Pandas で 2 つ以上のシリーズを結合する方法 (例あり)

次の構文を使用すると、2 つ以上のシリーズを単一の pandas DataFrame にすばやくマージできます。

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

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例 1: Pandas で 2 つのシリーズをマージする

次のコードは、2 つの panda シリーズを 1 つの pandas DataFrame にマージする方法を示しています。

 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

一方のシリーズが他方のシリーズより長い場合、パンダは結果のデータフレーム内の欠損値に対して自動的に NaN 値を提供することに注意してください。

 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

例 2: Pandas で複数のシリーズをマージする

次のコードは、複数のシリーズを単一の pandas DataFrame にマージする方法を示しています。

 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

追加リソース

インデックス上の 2 つの Pandas DataFrame をマージする方法
複数の列にまたがる Pandas DataFrame をマージする方法
複数の Pandas DataFrame をスタックする方法