كيفية دمج سلسلتين أو أكثر في الباندا (مع أمثلة)

يمكنك استخدام بناء الجملة التالي لدمج سلسلتين أو أكثر بسرعة في DataFrame واحد من الباندا:

 df = pd. concat ([series1, series2, ...], axis= 1 )

توضح الأمثلة التالية كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

مثال 1: دمج سلسلتين في Pandas

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية دمج سلسلتي الباندا في DataFrame واحد من الباندا:

 import pandas as pd

#define series
series1 = pd. Series (['Mavs', 'Rockets', 'Spurs'], name=' Team ')
series2 = pd. Series ([109, 103, 98], name=' Points ')

#merge series into DataFrame
df = pd. concat ([series1, series2], axis= 1 )

#view DataFrame
df

        Team Points
0 Mavs 109
1 Rockets 103
2 Spurs 98

لاحظ أنه إذا كانت إحدى السلاسل أطول من الأخرى، فستوفر الباندا تلقائيًا قيم NaN للقيم المفقودة في DataFrame الناتج:

 import pandas as pd

#define series
series1 = pd. Series (['Mavs', 'Rockets', 'Spurs'], name=' Team ')
series2 = pd. Series ([109, 103], name=' Points ')

#merge series into DataFrame
df = pd. concat ([series1, series2], axis= 1 )

#view DataFrame
df

        Team Points
0 Mavs 109
1 Rockets 103
2 Spurs NaN

مثال 2: دمج سلاسل متعددة في Pandas

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية دمج سلسلة متعددة في DataFrame الباندا واحد:

 import pandas as pd

#define series
series1 = pd. Series (['Mavs', 'Rockets', 'Spurs'], name=' Team ')
series2 = pd. Series ([109, 103, 98], name=' Points ')
series3 = pd. Series ([22, 18, 15], name=' Assists ')
series4 = pd. Series ([30, 35, 28], name=' Rebounds ')

#merge series into DataFrame
df = pd. concat ([series1, series2, series3, series4], axis= 1 )

#view DataFrame
df

	Team Points Assists Rebounds
0 Mavs 109 22 30
1 Rockets 103 18 35
2 Spurs 98 15 28

مصادر إضافية

كيفية دمج اثنين من إطارات بيانات Pandas في ملف Index
كيفية دمج Pandas DataFrames عبر أعمدة متعددة
كيفية تكديس إطارات بيانات Pandas المتعددة