Pandada 2 Seriyani qanday qilib birlashtirasiz?

Menda quyidagilar mavjud:

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

s2 = pd.Series([3, 4], index=['C', 'D'])

s3 yaratish uchun s1 va s2 ni birlashtirishni istayman:

s3 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['A', 'B', 'C', 'D'])

Eslatma: Indeksni bir-biriga ulashmagan

2
bu holda siz concat : pd.concat ([s1, s2]) kodini kiritishingiz mumkin, lekin haqiqiy birlashmasidan keyin ? s1.to_frame() kabi birlashma (s2.to_frame (), qanday = 'tashqi') ? bu erda muammo siz ketma-ketlikni qo'shmaganingizdan so'ng ustun nomiga ega bo'lmaydi
qo'shib qo'ydi muallif EdChum, manba
bu holda siz concat : pd.concat ([s1, s2]) kodini kiritishingiz mumkin, lekin haqiqiy birlashmasidan keyin ? s1.to_frame() kabi birlashma (s2.to_frame (), qanday = 'tashqi') ? bu erda muammo siz ketma-ketlikni qo'shmaganingizdan so'ng ustun nomiga ega bo'lmaydi
qo'shib qo'ydi muallif EdChum, manba
Indeksni va/yoki ustun qiymatlarini birlashtirishda haqiqiy birlashma
qo'shib qo'ydi muallif EdChum, manba
Indeksni va/yoki ustun qiymatlarini birlashtirishda haqiqiy birlashma
qo'shib qo'ydi muallif EdChum, manba
Haqiqiy birlashish orqali nimani nazarda tutasiz?
qo'shib qo'ydi muallif Suminda Sirinath S. Dharmasena, manba
Haqiqiy birlashish orqali nimani nazarda tutasiz?
qo'shib qo'ydi muallif Suminda Sirinath S. Dharmasena, manba
Faqat 1 ta katta ketma-ketlikni birlashtiradigan narsa yo'q.
qo'shib qo'ydi muallif Suminda Sirinath S. Dharmasena, manba
Faqat 1 ta katta ketma-ketlikni birlashtiradigan narsa yo'q.
qo'shib qo'ydi muallif Suminda Sirinath S. Dharmasena, manba
Indeksda hech qanday o'xshashlik yo'q. Siz buni e'tiborsiz qoldirishingiz mumkin.
qo'shib qo'ydi muallif Suminda Sirinath S. Dharmasena, manba
Indeksda hech qanday o'xshashlik yo'q. Siz buni e'tiborsiz qoldirishingiz mumkin.
qo'shib qo'ydi muallif Suminda Sirinath S. Dharmasena, manba

6 javoblar

@EdChum-dan biznes yaxshi ishlaydi, lekin dizgini moslashtirish haqida tashvishlanishingizga hojat qolmaganda, numpy stacking tezroq.

In [18]: pd.DataFrame( np.hstack((s1.values, s2.values))  , index=np.hstack((s1.index.values, s2.index.values)))
Out[18]: 
   0
A  1
B  2
C  3
D  4

In [19]: %timeit pd.concat([s1, s2])

1000 loops, best of 3: 1.31 ms per loop

In [21]: %timeit pd.DataFrame( np.hstack((s1.values, s2.values)  ), index=np.hstack((s1.index.values, s2.index.values)))

10000 loops, best of 3: 214 µs per loop
3
qo'shib qo'ydi

@EdChum-dan biznes yaxshi ishlaydi, lekin dizgini moslashtirish haqida tashvishlanishingizga hojat qolmaganda, numpy stacking tezroq.

In [18]: pd.DataFrame( np.hstack((s1.values, s2.values))  , index=np.hstack((s1.index.values, s2.index.values)))
Out[18]: 
   0
A  1
B  2
C  3
D  4

In [19]: %timeit pd.concat([s1, s2])

1000 loops, best of 3: 1.31 ms per loop

In [21]: %timeit pd.DataFrame( np.hstack((s1.values, s2.values)  ), index=np.hstack((s1.index.values, s2.index.values)))

10000 loops, best of 3: 214 µs per loop
3
qo'shib qo'ydi

concat() dan foydalanishingiz mumkin , avtomatik ravishda tashqi qo'shilishni amalga oshiradi:

pd.concat([s1, s2])

natija:

A    1
B    2
C    3
D    4
dtype: int64
1
qo'shib qo'ydi

concat() dan foydalanishingiz mumkin , avtomatik ravishda tashqi qo'shilishni amalga oshiradi:

pd.concat([s1, s2])

natija:

A    1
B    2
C    3
D    4
dtype: int64
1
qo'shib qo'ydi

Agar indeks katlanmagan bo'lsa, siz faqat standart qiymatlar bilan ketma-ketlik uchun belgilangan qo'shimcha funktsiyasidan foydalanishingiz mumkin

https://pandas. pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.append.html#pandas.Series.append

s1.append(s2) 

qaytib kelish kerak:

A    1
B    2
C    3
D    4
dtype: int64
0
qo'shib qo'ydi

Agar indeks katlanmagan bo'lsa, siz faqat standart qiymatlar bilan ketma-ketlik uchun belgilangan qo'shimcha funktsiyasidan foydalanishingiz mumkin

https://pandas. pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.append.html#pandas.Series.append

s1.append(s2) 

qaytib kelish kerak:

A    1
B    2
C    3
D    4
dtype: int64
0
qo'shib qo'ydi
Python
Python
372 ishtirokchilar

Bu guruh python dasturlash tilini muhokama qilish uchun. Iltimos, o'zingizni hurmat qiling va faqat dasturlash bo'yicha yozing. Botlar mavzusini @botlarhaqida guruhida muhokama qling! FAQ: @PyFAQ Offtopic: @python_uz_offtopic

Python offtopic group !
Python offtopic group !
150 ishtirokchilar

@python_uz gruppasining offtop gruppasi. offtop bo'lsa ham reklama mumkin emas ) Boshqa dasturlash tiliga oid gruppalar @languages_programming