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...
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: ...
向DF append一个Series: In [35]: s2 = pd.Series(['X0', 'X1', 'X2', 'X3'], index=['A', 'B', 'C', 'D']) In [36]: result = df1.append(s2, ignore_index=True) 1. 2. 3. 使用merge 和DF最类似的就是数据库的表格,可以使用merge来进行类似数据库操作的DF合并操作。 先看下...
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 a1 b2 c3 d4 Name: 列1,dtype:int64 a5 b6 c7 e8 Name: 列2,dtype:int64 # 默认,上下合并 s3= pd.co...
我们可以通过DataFrame或Series类型的concat方法,来进行连接操作,连接时,会根据索引进行对齐。 axis:指定连接轴,默认为0。 join:指定连接方式,默认为外连接。【outer:并集,inner:交集】 keys:可以用来区分不同的数据组。 join_axes:指定连接结果集中保留的索引。(过时: 使用reindex()函数代替) ...
一、Series 1.创建Series pd.Series( data=None, index=None,dtype: 'Dtype | None' = None,name=None,copy: 'bool' = False,fastpath: 'bool' = False) pd.Series(data=[0,1,2,3,4,5]) 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 dtype: int64 ...
示例代码 1: 基本纵向合并 importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':['pandasdataframe.com','pandasdataframe.com','pandasdataframe.com']})# 创建一个 Seriess=pd.Series([4,'pandasdataframe.com'],index=['A','B'])# 纵向合并result=pd.concat([df,s.to_frame...
1.5.DataFrame与Series合并 Series与DataFrame合并时,会将Series转化为DataFrame的一列,该列名为Series的名称。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 In[20]:s1=pd.Series(['x0','x1','x2','x3'],name='x')In[21]:result=pd.concat([df1,s1],axis=1) ...
pandas-两个Series拼接合并为⼀个DataFrame（pd.concat）a_series = pd.Series(["a", "b", "c"], name="Letters")another_series = pd.Series([1, 2, 3], name="Numbers")df = pd.concat([a_series, another_series], axis=1)#merge `a_series` and `another_series`print(df)OUTPUT Letters...
2. merge 合并 erge 实现类似于数据库的join 操作。 有两种调用方式:pd.merge()和df1.merge(df2)。 语法以及参数: defmerge(left: DataFrame | Series, right: DataFrame | Series, how:str="inner", on: IndexLabel |None=None, left_on: IndexLabel |None=None, ...