पांडा में दो या दो से अधिक श्रृंखलाओं को कैसे मर्ज करें (उदाहरण के साथ)

आप दो या दो से अधिक श्रृंखलाओं को एक ही पांडा डेटाफ़्रेम में शीघ्रता से मर्ज करने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

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

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: पांडा में दो श्रृंखलाओं को मर्ज करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि दो पांडा श्रृंखला को एक एकल पांडा डेटाफ़्रेम में कैसे मर्ज किया जाए:

 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

ध्यान दें कि यदि एक श्रृंखला दूसरे से अधिक लंबी है, तो पांडा परिणामी डेटाफ़्रेम में लापता मानों के लिए स्वचालित रूप से NaN मान प्रदान करेगा:

 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

उदाहरण 2: पांडा में एकाधिक श्रृंखलाओं को मर्ज करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि एकाधिक श्रृंखलाओं को एक एकल पांडा डेटाफ़्रेम में कैसे मर्ज किया जाए:

 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

अतिरिक्त संसाधन

इंडेक्स पर दो पांडा डेटाफ़्रेम को कैसे मर्ज करें
पांडा डेटाफ़्रेम को अनेक स्तंभों में कैसे मर्ज करें
एकाधिक पांडा डेटाफ़्रेम को कैसे स्टैक करें