将两个熊猫系列组合成一个数据框
原文:https://www . geesforgeks . org/combine-two-pandas-series-in-a-data frame/
在这篇文章中，我们将学习如何将两个系列组合成一个数据帧？开始之前我们先来看看什么是系列？ 熊猫系列 是一个能够保存任何数据类型的一维标注数组。换句话说，熊猫系列只不过是 excel 表格中的一列。
有几种方法可以连接熊猫的两个系列。以下是一些方法:
方法 1: 使用T3【熊猫. concat() 。
该方法执行所有繁重的提升操作，即沿一个轴执行串联操作，同时对其他轴上的索引(如果有)执行可选的集合逻辑(并集或交集)。
代号:
Python
# import pandas library
import pandas as pd
# this user defines function
# creates a series
# from the passed list.
def createSeries (series_list):
# create a series
series_list = pd.Series(series_list)
return series_list
# create a series of students
students = createSeries(['ABC', 'DEF',
'GHI', 'JKL',
'MNO', 'PQR'])
# create a series of subjects
subject = createSeries(['C++', 'C#',
'RUBY', 'SWIFT',
'GO', 'PYTHON'])
# create a series of marks
marks = createSeries([90, 30,
50, 70,
80, 60])
# create a dictonary
data = {"students": students,
"subject": subject,
"marks": marks}
# Concatenating the series side
# by side as depicted by axis=1
# If you want to concatenate the
# series one below the other
# change the axis to zero.
df = pd.concat(data,
axis = 1)
# show the dataframe
df
输出:
方法二:使用 系列. 。
这个方法是连接的快捷方式。该方法沿着轴=0 串联，即行。Series.append()可以连接多个对象。
代号:
Python 3
# import pandas library
import pandas as pd
# create a series
a = pd.Series(["ABC", "DEF",
"GHI"])
# create a series
b = pd.Series(["JKL", "MNO",
"PQR"])
# combine two series then
# create a dataframe
df = pd.DataFrame(a.append(b,
ignore_index = True))
# show the dataframe
df
输出:
方法三:使用 熊猫. 。
熊猫具有高性能的内存连接操作，这与类似于 SQL 的关系数据库管理系统非常相似。合并可用于 dataframe 或命名系列对象之间的所有数据库连接操作。在这种情况下，您必须向系列传递一个额外的参数“名称”。
代号:
Python 3
# import pandas library
import pandas as pd
# create a series
a = pd.Series(["C++", "JAVA",
"PYTHON", "DBMS",
"C#"], name = "subjects")
# create a series
b = pd.Series(["30", "60",
"90", "56",
"50"], name = "marks")
# merge both series
df = pd.merge(a, b, right_index = True,
left_index = True)
# show the dataframe
df
输出:
方法 4: 使用data frame . join()。****
这种方法也可以用于连接两个系列，但是您必须将一个系列转换为数据帧。
*代号:*
Python 3
# import pandas library
import pandas as pd
# create a series
a = pd.Series(["C++", "JAVA",
"PYTHON", "DBMS",
"C#"], name = "subjects")
# create a series
b = pd.Series(["30", "60",
"90", "56",
"50"], name = "marks")
# create a dataframe
a = pd.DataFrame(a)
# add series 'b'
# into dataframe 'a'
df = a.join(b)
# show the dataframe
df
*输出:*
版权属于：月萌API www.moonapi.com，转载请注明出处
