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法律研究編寫 Python 程式碼將兩個給定的 Series 合併並轉換為 DataFrame
假設您有兩個 Series，將這兩個 Series 合併成 DataFrame 的結果如下所示：
Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15
為了解決這個問題，我們可以採用三種不同的方法。
方法 1
定義兩個 Series，分別為 series1 和 series2
將第一個 Series 賦值給 DataFrame。將其儲存為 df
df = pd.DataFrame(series1)
在 DataFrame 中建立一個名為 df['Age'] 的列，並將第二個 Series 賦值給它。
df['Age'] = pd.DataFrame(series2)
示例
讓我們檢查以下程式碼以更好地理解：
import pandas as pd series1 = pd.Series([1,2,3,4,5],name='Id') series2 = pd.Series([12,13,12,14,15],name='Age') df = pd.DataFrame(series1) df['Age'] = pd.DataFrame(series2) print(df)
輸出
Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15
方法 2
定義兩個 Series
在兩個 Series 中應用 pandas concat 函式，並將 axis 設定為 1。定義如下：
pd.concat([series1,series2],axis=1)
示例
讓我們檢查以下程式碼以更好地理解：
import pandas as pd series1 = pd.Series([1,2,3,4,5],name='Id') series2 = pd.Series([12,13,12,14,15],name='Age') df = pd.concat([series1,series2],axis=1) print(df)
輸出
Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15
方法 3
定義兩個 Series
將第一個 Series 賦值給 DataFrame。將其儲存為 df
df = pd.DataFrame(series1)
在 series2 中應用 pandas join 函式。定義如下：
df = df.join(series2) pd.concat([series1,series2],axis=1)
示例
讓我們檢查以下程式碼以更好地理解：
import pandas as pd series1 = pd.Series([1,2,3,4,5],name='Id') series2 = pd.Series([12,13,12,14,15],name='Age') df = pd.DataFrame(series1) df = df.join(series2) print(df)
輸出
Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15
更新於: 2021年2月25日
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