在python中pandas的series合并方法

如下所示：

In [3]: import pandas as pd

In [4]: a = pd.Series([1,2,3])

In [5]: b = pd.Series([2,3,4])

In [6]: c = pd.DataFrame([a,b])

In [7]: c
Out[7]:
  0 1 2
0 1 2 3
1 2 3 4

不过pandas直接用列表生成dataframe只能按行生成，如果是字典可以按列生成，比如：

In [8]: c = pd.DataFrame({'a':a,'b':b})

In [9]: c
Out[9]:
  a b
0 1 2
1 2 3
2 3 4

以上这篇在python中pandas的series合并方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python 集合 并集、交集 Series list set 转换的实例

    set转成list方法如下: list转成set方法如下: s = set('12342212')                                                      l = ['12342212']  print s    # set(['1', '3', '2', '4'])                                    s = set(l[0])  l = list(s)                             

  • python3 pandas 读取MySQL数据和插入的实例

    python 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import pymysql import sys from sqlalchemy import create_engine def read_mysql_and_insert(): try: conn = pymysql.connect(host='localhost',user='user1',password='123456',db='test',charset='utf8')

  • python3使用pandas获取股票数据的方法

    如下所示: from pandas_datareader import data, wb from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt end = datetime.now() start = datetime(end.year - 1, end.month, end.day) alibaba = data.DataReader('BABA', 'yahoo', start, end) alibaba['Adj Clo

  • Python Series从0开始索引的方法

    如下所示: b.reset_index(drop=True) reset_index代表重新设置索引,drop=True为删除原索引. 以上这篇Python Series从0开始索引的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python3.5 Pandas模块之Series用法实例分析

    本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块之Series用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.Pandas模块引入与基本数据结构 2.Series的创建 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:ZhengzhengLiu #模块引入 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #1.Series通过numpy一

  • python pandas 对series和dataframe的重置索引reindex方法

    reindex更多的不是修改pandas对象的索引,而只是修改索引的顺序,如果修改的索引不存在就会使用默认的None代替此行.且不会修改原数组,要修改需要使用赋值语句. series.reindex() import pandas as pd import numpy as np obj = pd.Series(range(4), index=['d', 'b', 'a', 'c']) print obj d 0 b 1 a 2 c 3 dtype: int64 print obj.reinde

  • Python数据分析中Groupby用法之通过字典或Series进行分组的实例

    在数据分析中有时候需要自己定义分组规则 这里简单介绍一下用一个字典实现分组 people=DataFrame( np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis'] ) mapping={'a':'red','b':'red','c':'blue','d':'blue','e':'red','f':'orange'} by_column=people.grou

  • python pandas中对Series数据进行轴向连接的实例

    有时候我们想要的数据合并结果是数据的轴向连接,在pandas中这可以通过concat来实现.操作的对象通常是Series. Ipython中的交互代码如下: In [17]: from pandas import Series,DataFrame In [18]: series1 = Series(range(2),index = ['a','b']) In [19]: series2 = Series(range(3),index = ['c','d','e']) In [20]: serie

  • 浅谈python的dataframe与series的创建方法

    如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd def main(): s = pd.Series([i*2 for i in range(1,11)]) print type(s) print (s) dates = pd.date_range("20170301",periods=8) df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,5),index=dates,col

  • Python3使用pandas模块读写excel操作示例

    本文实例讲述了Python3使用pandas模块读写excel操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 前言 Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具,能使我们快速便捷地处理数据.本文介绍如何用pandas读写excel. 1. 读取excel 读取excel主要通过read_excel函数实现,除了pandas

随机推荐