Pandas에서 두 개 이상의 시리즈를 병합하는 방법(예제 포함)

다음 구문을 사용하여 두 개 이상의 시리즈를 단일 Pandas DataFrame으로 빠르게 병합할 수 있습니다.

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

다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: Pandas에서 두 시리즈 병합

다음 코드는 두 개의 pandas 시리즈를 단일 pandas DataFrame으로 병합하는 방법을 보여줍니다.

 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

한 계열이 다른 계열보다 길면 Pandas는 결과 DataFrame에서 누락된 값에 대해 NaN 값을 자동으로 제공합니다.

 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

예 2: Pandas에서 여러 시리즈 병합

다음 코드는 여러 시리즈를 단일 Pandas DataFrame으로 병합하는 방법을 보여줍니다.

 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

추가 리소스

인덱스에 두 개의 Pandas DataFrame을 병합하는 방법
여러 열에 걸쳐 Pandas DataFrame을 병합하는 방법
여러 Pandas DataFrame을 스택하는 방법