在熊猫中将两个序列合并为一个DataFrame
在熊猫中将两个序列合并为一个DataFrame
提问于 2013-08-05 23:37:39
我有两个具有相同(非连续)索引的系列s1和s2。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？
回答 6
Stack Overflow用户
发布于 2013-08-05 23:53:14
Pandas将自动对齐这些连续传递的参数，并创建联合索引，它们在这里恰好是相同的。reset_index将索引移动到列。
In [2]: s1 = Series(randn(5),index=[1,2,4,5,6])
In [4]: s2 = Series(randn(5),index=[1,2,4,5,6])
In [8]: DataFrame(dict(s1 = s1, s2 = s2)).reset_index()
Out[8]:
index s1 s2
0 1 -0.176143 0.128635
1 2 -1.286470 0.908497
2 4 -0.995881 0.528050
3 5 0.402241 0.458870
4 6 0.380457 0.072251Stack Overflow用户
发布于 2013-08-05 23:50:26
示例代码：
a = pd.Series([1,2,3,4], index=[7,2,8,9])
b = pd.Series([5,6,7,8], index=[7,2,8,9])
data = pd.DataFrame({'a': a,'b':b, 'idx_col':a.index})Pandas允许您使用Series作为值和列名作为键，从dict创建DataFrame。当它找到一个Series作为值时，它使用Series索引作为DataFrame索引的一部分。这种数据对齐是Pandas的主要好处之一。因此，除非您有其他需求，否则新创建的DataFrame具有重复值。在上面的示例中，data['idx_col']具有与data.index相同的数据。
Stack Overflow用户
发布于 2013-08-05 23:51:20
我不确定我是否完全理解你的问题，但这是你想要做的吗？
pd.DataFrame(data=dict(s1=s1, s2=s2), index=s1.index)(这里甚至不需要index=s1.index)
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/18062135
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