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
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