在pandas中,合并Series可以通过多种方式实现,包括使用concat、append、merge等方法。下面我将分别介绍这些方法,并提供相应的代码示例。 1. 使用concat方法合并Series concat方法可以按行(默认)或按列合并多个pandas对象。在合并Series时,如果按行合并(axis=0),结果将是一个新的Series;如果按列合并(axis=1),结果将是...
在这个例子中,我们创建了三个Series对象s1、s2和s3,然后使用pd.concat()函数将它们合并为一个DataFrame df。通过设置axis=1参数,我们指定了按列进行合并。方法二:使用pd.DataFrame()函数另一种方法是使用pd.DataFrame()函数,通过指定一个列表的Series对象作为输入,并设置columns参数来指定列名。以下是一个示例代码: ...
merge(left, right): 将两个DataFrame或Series合并到一起。left和right参数是必传参数,分别传入一个DataFrame或Series对象,合并的顺序与传入的顺序一致。从参数名left和right可以看出,merge()方法主要用于按列合并(横向合并)。 原理如下: merge()方法也可以实现按行合并(纵向)的效果,需要两个DataFrame的列名完全一样,...
concat方法是拼接函数,有行拼接和列拼接,默认是行拼接,拼接方法默认是外拼接(并集),拼接的对象是pandas数据类型。 3.1 series类型的拼接方法 行拼接: df1 = pd.Series([1.1,2.2,3.3],index=['i1','i2','i3'])df2 = pd.Series([4.4,5.5,6.6],index=['i2','i3','i4'])# 行拼接pd.concat([df1,...
merge() 合并,用于基于共享的列(键)来进行左右合并两个DataFrame join() 连接,用于基于索引来连接两个DataFrame 更多功能见 pandas 官方文档。 二 按行或按列拼接 concat concat()函数用于沿指定 行或列 拼接多个 DataFrame 或 Series。常用于数据在行或列上的拼接。示例数据: df1 = pd.DataFrame({ "A": [...
轴向连接,就是直接将多个Series或者DataFrame按某个轴的方向进行连接。这不同于merge和join,轴向连接不是指定某个列进行合并,而是直接将多个对象沿着指定的轴进行堆叠,不管这个轴的索引上多个对象是否有重复值。如下代码示例,先是把df1和df2沿着轴1方向进行合并,得到df4。这里指定了参数keys,表示给df1和df2赋名,会在...
Pandas基础使用(三):合并/apply函数/筛选/删除 合并 s1 = pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'],name="列1") s2 = pd.Series([5,6,7,8],index=['a','b','c','e'],name='列2') print(s1) print(s2) output
Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能,有concat(), merge(), append(), join()等。这些方法都可以将多个Series或DataFrame组合到一起,返回一个新的Series或DataFrame。每个方法在用法上各有特点,可以适用于不同的场景,本系列会逐一进行介绍。
4. 将 Series 横向合并到 DataFrame 示例代码 4: 基本横向合并 importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'C':[1,2,3],'D':['pandasdataframe.com','pandasdataframe.com','pandasdataframe.com']})# 创建一个 Seriess=pd.Series([4,'pandasdataframe.com'],index=['A','B'])# 横向合...
s1=pd.Series(['pandasdataframe.com','series'],index=[1,2])s2=pd.Series(['concat','pandasdataframe.com'],index=[3,4])result=pd.concat([s1,s2],keys=['s1','s2'])print(result) Python Copy Output: 3. 合并多个 Series concat函数不仅限于合并两个Series,它也可以同时合并多个Series。这在...