s1=pd.Series(['pandasdataframe.com','tutorial'],index=[1,2])s2=pd.Series(['example','pandasdataframe.com'],index=[3,4])result=pd.concat([s1,s2])print(result) Python Copy Output: 示例代码 2: 水平合并两个 Series 成 DataFrame importpandasaspd s1=pd.Series(['pandasdataframe.com','data...
在此示例中,制作了两个列表,并使用.Series()方法将其转换为 Pandas 系列。使用lambda生成的函数会检查两个序列中哪个值较小,然后返回较小的那个。 # importing pandas moduleimportpandasaspd# creating first seriesfirst =[1,2,5,6,3,7,11,0,4]# creating second seriessecond =[5,3,2,1,3,9,21,3,...
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: ...
'pandasdataframe.com','pandasdataframe.com']})# 创建一个 Seriess=pd.Series([4,'pandasdataframe.com'],index=['A','B'])# 横向合并result=pd.concat([df,s.to_frame().T],axis=1)print(result)
pandas数据合并(一) 一、多级索引 1、Series多级索引示例: data = pd.Series(np.random.randn(9),index=[['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'd', 'd'],[1, 2, 3, 1, 3, 1, 2, 2, 3]]) a 1 -0.204708 2 0.478943...
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": [...
append 结合Series列合并 s1=pd.Series(['X0','X1','X2','X3'],name='X')result=pd.concat(...
在python中pandas的series合并方法 在python中pandas的series合并⽅法 如下所⽰：In [3]: import pandas as pd In [4]: a = pd.Series([1,2,3])In [5]: b = pd.Series([2,3,4])In [6]: c = pd.DataFrame([a,b])In [7]: c Out[7]:0 1 2 0 1 2 3 1 2 3 4 不过pandas直接...
我们先来看一个简单的例子:创建一个 Series,并用一个由列表或数组组成的列表作为索引: In [9]: data = pd.Series(np.random.randn(9), ...: index=[['a','a','a','b','b','c','c','d','d'], ...: [1,2,3,1,3,1,2,2,3]]) ...
在Numpy中,我们介绍过可以用np.concatenate、np.stack、np.vstack和np.hstack实现合并功能。Pandas中有一个pd.concat()函数与concatenate语法类似,但是配置参数更多,功能也更强大。 主要参数: pd.concat()可以简单地合并一维的Series或DataFrame对象。 # Series合并 ...