Comment fusionner deux séries ou plus dans Pandas (avec exemples)

Vous pouvez utiliser la syntaxe suivante pour fusionner rapidement deux ou plusieurs séries en un seul DataFrame pandas :

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

Les exemples suivants montrent comment utiliser cette syntaxe dans la pratique.

Exemple 1 : fusionner deux séries dans Pandas

Le code suivant montre comment fusionner deux séries pandas en un seul DataFrame pandas :

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

Notez que si une série est plus longue que l’autre, les pandas fourniront automatiquement des valeurs NaN pour les valeurs manquantes dans le DataFrame résultant :

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

Exemple 2 : fusionner plusieurs séries dans Pandas

Le code suivant montre comment fusionner plusieurs séries en un seul DataFrame pandas :

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

Ressources additionnelles

Comment fusionner deux DataFrames Pandas sur l’index
Comment fusionner des DataFrames Pandas sur plusieurs colonnes
Comment empiler plusieurs DataFrames Pandas