在 Pandas 中将两个系列组合成一个 DataFrame [英] Combining two Series into a DataFrame in pandas

问题描述

我有两个系列 s1 和 s2 具有相同(非连续)索引.如何将 s1 和 s2 组合为 DataFrame 中的两列，并将其中一个索引保留为第三列?

I have two Series s1 and s2 with the same (non-consecutive) indices. How do I combine s1 and s2 to being two columns in a DataFrame and keep one of the indices as a third column?

推荐答案

我认为 concat 是一个很好的方法.如果它们存在，它使用系列的名称属性作为列(否则它只是给它们编号):

I think concat is a nice way to do this. If they are present it uses the name attributes of the Series as the columns (otherwise it simply numbers them):

In [1]: s1 = pd.Series([1, 2], index=['A', 'B'], name='s1')

In [2]: s2 = pd.Series([3, 4], index=['A', 'B'], name='s2')

In [3]: pd.concat([s1, s2], axis=1)
Out[3]:
   s1  s2
A   1   3
B   2   4

In [4]: pd.concat([s1, s2], axis=1).reset_index()
Out[4]:
  index  s1  s2
0     A   1   3
1     B   2   4

注意:这扩展到 2 个以上的系列.

这篇关于在 Pandas 中将两个系列组合成一个 DataFrame的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！