Як об’єднати дві або більше серій у pandas (з прикладами)

Ви можете використовувати наступний синтаксис, щоб швидко об’єднати дві або більше серій в один DataFrame pandas:

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

Наступні приклади показують, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад 1: об’єднання двох серій у Pandas

Наступний код показує, як об’єднати дві серії pandas в один фрейм даних 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

Зауважте, що якщо одна серія довша за іншу, pandas автоматично надасть значення NaN для відсутніх значень у результуючому 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

Приклад 2: об’єднання кількох серій у Pandas

Наступний код показує, як об’єднати кілька серій 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

Додаткові ресурси

Як об’єднати два Pandas DataFrames в індексі
Як об’єднати Pandas DataFrames у кількох стовпцях
Як скласти кілька Pandas DataFrames