{"id":1832,"date":"2023-07-24T19:41:10","date_gmt":"2023-07-24T19:41:10","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/serie-de-mesclagem-de-pandas\/"},"modified":"2023-07-24T19:41:10","modified_gmt":"2023-07-24T19:41:10","slug":"serie-de-mesclagem-de-pandas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/serie-de-mesclagem-de-pandas\/","title":{"rendered":"Como mesclar duas ou mais s\u00e9ries em pandas (com exemplos)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para mesclar rapidamente duas ou mais s\u00e9ries em um \u00fanico DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n

 df = pd. concat<\/span> ([series1, series2, ...], axis= 1<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n
 Exemplo 1: mesclar duas s\u00e9ries no Pandas<\/strong><\/span><\/h3>\n
 O c\u00f3digo a seguir mostra como mesclar duas s\u00e9ries pandas em um \u00fanico DataFrame pandas:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define series\n<\/span>series1 = pd. Series<\/span> (['Mavs', 'Rockets', 'Spurs'], name=' Team<\/span> ')\nseries2 = pd. Series<\/span> ([109, 103, 98], name=' Points<\/span> ')\n\n#merge series into DataFrame\n<\/span>df = pd. concat<\/span> ([series1, series2], axis= 1<\/span> )\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n        Team Points\n0 Mavs 109\n1 Rockets 103\n2 Spurs 98\n<\/strong><\/pre>\n
 Observe que se uma s\u00e9rie for mais longa que a outra, o pandas fornecer\u00e1 automaticamente valores NaN para valores ausentes no DataFrame resultante:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define series\n<\/span>series1 = pd. Series<\/span> (['Mavs', 'Rockets', 'Spurs'], name=' Team<\/span> ')\nseries2 = pd. Series<\/span> ([109, 103], name=' Points<\/span> ')\n\n#merge series into DataFrame\n<\/span>df = pd. concat<\/span> ([series1, series2], axis= 1<\/span> )\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n        Team Points\n0 Mavs 109\n1 Rockets 103\n2 Spurs NaN<\/strong><\/pre>\n
 Exemplo 2: mesclar v\u00e1rias s\u00e9ries no Pandas<\/strong><\/span><\/h3>\n
 O c\u00f3digo a seguir mostra como mesclar v\u00e1rias s\u00e9ries em um \u00fanico DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define series\n<\/span>series1 = pd. Series<\/span> (['Mavs', 'Rockets', 'Spurs'], name=' Team<\/span> ')\nseries2 = pd. Series<\/span> ([109, 103, 98], name=' Points<\/span> ')\nseries3 = pd. Series<\/span> ([22, 18, 15], name=' Assists<\/span> ')\nseries4 = pd. Series<\/span> ([30, 35, 28], name=' Rebounds<\/span> ')\n\n#merge series into DataFrame\n<\/span>df = pd. concat<\/span> ([series1, series2, series3, series4], axis= 1<\/span> )\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tTeam Points Assists Rebounds\n0 Mavs 109 22 30\n1 Rockets 103 18 35\n2 Spurs 98 15 28<\/strong><\/pre>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Como mesclar dois DataFrames Pandas no \u00edndice
 Como mesclar Pandas DataFrames em v\u00e1rias colunas<\/a>
 Como empilhar v\u00e1rios DataFrames Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para mesclar rapidamente duas ou mais s\u00e9ries em um \u00fanico DataFrame do pandas: df = pd. concat ([series1, series2, …], axis= 1 ) Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica. 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