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.concat([s1,s2]) print(s3) output a1 b2 c3 d4 a5 b6 c7 e8 dtype: int64 #...
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 3 -0.519439 b 1 -0.555730 3 1.965781 c 1 1.393406 2 0.092908 d 2 ...
3、将一个二维表格转换为高级索引Series obj.stack() 4、DataFrame多级索引示例frame = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4, 3)),index=[['a', 'a', 'b', 'b'], [1, 2, 1, 2]],columns=[['Ohio', 'Ohio', 'Colorado'],['Green', 'Red', 'Green']]) 5、给索引添加名称 frame.in...
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,df2])#> i1 1.1 i2 2.2 i3 3.3 i2 4.4 i3 5.5 i4 6.6 dtype: float64行拼接若有相同的索引,为了区分索...
在这个例子中，我们简单的对Series进行了拼接，我们看到默认的情况是逐行进行合并操作，对DataFrame对象进行...
沿着某个轴向(axis=0/1)把多个Pandas对象(DataFrame/Series)合并成一个。concat语法：pandas.concat(objs...
Pandas知识点-合并操作merge merge()方法是Pandas中的合并操作,在数据处理过程中很常用,本文介绍merge()方法的具体用法。 一基础合并操作 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...
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...
其参数的意义与merge方法中的参数意义基本一样。该方法最为简单,主要用于索引上的合并。 举例: 使用join,默认使用索引进行关联 使用merge,指定使用索引进行关联,代码更复杂 使用concat,默认索引全部保留 四、Series.append:纵向追加Series 语法: 复制 (self, to_append, ignore_index=False, verify_integrity=False) ...