Python 根据来自数据帧的特定迭代数合并数据帧

df1 =
    iteration   IOPS    Latency
0   1_1 46090   0.7300
1   2_2 12  0.0221
2   3_3 49164   0.1236
3   4_4 98311   0.1318
4   5_5 196604  0.2076
5   6_6 249843  0.1467
6   7_7 298974  0.1578
7   8_8 348108  0.1604
8   9_9 397230  0.1707


df2 = 
    iteration   IOPS    Latency
0   1_1 46074   0.6977
1   2_2 12  0.0279
2   3_3 49159   0.1921
3   4_4 98307   0.2189
4   5_5 298976  0.2337
5   6_6 397265  0.2622

df3 = 
iteration  IOPS Latency iteration IOPS Latency
1_1  46090   0.7300    1_1 46074   0.6977
2_2     12   0.0221    2_2 12  0.0279
3_3  49164   0.1236    5_5 298976  0.2337
9_9  397230   0.1707   6_6 397265  0.2622
   

def align(df, lst):
    return (df.set_index('iteration')
              .reindex(lst)
              .reset_index()
            )

out = pd.concat([align(df1, ['1_1', '2_2', '3_3', '9_9']),
                 align(df2, ['1_1', '2_2', '5_5', '6_6']),
                ], axis=1)

from itertools import starmap

dfs = [df1, df2]
iters = [['1_1', '2_2', '3_3', '9_9'],
         ['1_1', '2_2', '5_5', '6_6'],
        ]

def align(df, lst):
    return (df.set_index('iteration')
              .reindex(lst)
              .reset_index()
            )

out = pd.concat(starmap(align, zip(dfs, iters)), axis=1)

print(out)

  iteration    IOPS  Latency iteration    IOPS  Latency
0       1_1   46090   0.7300       1_1   46074   0.6977
1       2_2      12   0.0221       2_2      12   0.0279
2       3_3   49164   0.1236       5_5  298976   0.2337
3       9_9  397230   0.1707       6_6  397265   0.2622

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