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