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python pandas中對(duì)Series數(shù)據(jù)進(jìn)行軸向連接的實(shí)例

 更新時(shí)間：2018年06月08日 09:20:36   作者：grey_csdn  
今天小編就為大家分享一篇python pandas中對(duì)Series數(shù)據(jù)進(jìn)行軸向連接的實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

有時(shí)候我們想要的數(shù)據(jù)合并結(jié)果是數(shù)據(jù)的軸向連接，在pandas中這可以通過(guò)concat來(lái)實(shí)現(xiàn)。操作的對(duì)象通常是Series。

Ipython中的交互代碼如下：

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]: series3 = Series(range(2),index = ['f','g'])
In [21]: import pandas as pd

進(jìn)行三個(gè)Series的連接：

In [22]: pd.concat([series1,series2,series3])
Out[22]: 
a 0
b 1
c 0
d 1
e 2
f 0
g 1
dtype: int64

默認(rèn)情況下，pandas執(zhí)行的是按照axis=0進(jìn)行連接。如果進(jìn)行axis=1的連接，結(jié)果如下：

In [24]: S1=pd.concat([series1,series2,series3],axis=1)
In [25]: S1
Out[25]: 
 0 1 2
a 0.0 NaN NaN
b 1.0 NaN NaN
c NaN 0.0 NaN
d NaN 1.0 NaN
e NaN 2.0 NaN
f NaN NaN 0.0
g NaN NaN 1.0
In [26]: type(S1)
Out[26]: pandas.core.frame.DataFrame

結(jié)果是一個(gè)DataFrame，回頭再看一下前面的Series的連接后的最終類(lèi)型：

In [27]: type(pd.concat([series1,series2,series3]))
Out[27]: pandas.core.series.Series

兩種方式的結(jié)果并不相同，一個(gè)結(jié)果是Series，另一個(gè)則是DataFrame。

In [29]: series3 = Series(range(2),index = ['f','e'])
In [30]: pd.concat([series1,series2,series3])
Out[30]: 
a 0
b 1
c 0
d 1
e 2
f 0
e 1
dtype: int64

從上面的一點(diǎn)測(cè)試中可以看出，concat的操作僅僅是單純的連接，并沒(méi)有涉及到數(shù)據(jù)的整合。如果想要進(jìn)行整合，還是使用merge的方法。

以上這篇python pandas中對(duì)Series數(shù)據(jù)進(jìn)行軸向連接的實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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