Как объединить две или более серий в pandas (с примерами)

Вы можете использовать следующий синтаксис, чтобы быстро объединить две или более серий в один DataFrame pandas:

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

Следующие примеры показывают, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример 1: объединить две серии в Pandas

Следующий код показывает, как объединить две серии pandas в один 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

Обратите внимание: если одна серия длиннее другой, pandas автоматически предоставит значения NaN для отсутствующих значений в результирующем DataFrame:

 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

Пример 2. Объединение нескольких серий в Pandas

Следующий код показывает, как объединить несколько серий в один 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

Дополнительные ресурсы

Как объединить два фрейма данных Pandas в индексе
Как объединить фреймы данных Pandas по нескольким столбцам
Как объединить несколько кадров данных Pandas