Usingpandas.concat()method you can combine/merge two or more series into a DataFrame (create DataFrame from multiple series). Besides this, you can also useSeries.append(),pandas.merge(),DataFrame.join()to merge multiple Series to create DataFrame. Advertisements In pandas, a Series is a one...
在这个例子中,我们使用pd.DataFrame()函数将三个Series对象合并为一个DataFrame df。通过设置columns=['A', 'B', 'C']参数,我们指定了列名。需要注意的是,输入的Series对象需要是一个列表的形式。总结:通过使用pd.concat()或pd.DataFrame()函数,可以将多个Pandas Series对象合并到一个DataFrame中。pd.concat()...
importpandasaspd# 创建一个 Seriess=pd.Series([100,200,300],index=['x','y','z'])# 转换为 DataFramedf=s.to_frame(name='pandasdataframe.com')# 更改 DataFrame 的索引df.index=['1','2','3']print(df) Python Copy Output: 示例代码 8: 合并多个 Series 为 DataFrame 并重置索引 importpand...
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'])# 横向合并,处理不匹配的索引result=pd.concat([df,s.to_frame().T],...
Series 类似于字典 Series 的矢量化操作和标签对齐 Name 属性 DataFrame 从 Series 或字典的字典创建 从...
DataFrame 可以很方便地转换为 NumPy 数组: df = pd.DataFrame({"col1": [1, 3], "col2": [2, 4]}, index=["a", "b"]) print(df.to_numpy()) 六 总结 Pandas 提供了灵活且强大的数据结构 Series 和DataFrame,使得数据的存储、处理和分析变得非常简单方便。Series 主要用于处理一维数据,而 DataFra...
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)...
在Pandas中将两个系列组合成一个DataFrame我认为concat是一个很好的方法，如果它们存在，它会使用Series的...
第15行 groupby为使用两个字段分组,count()取分组后max_speed的出现次数,rename重命名Series的列,to_frame将Series转为DataFrame,reset_index重建索引,方便导出到excel 重建索引前后对比 RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) MultiIndex([( 'bird', 'Falconiformes'), ...
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) OUT...