🔗 Как объединить два series pandas: легкий способ объединения в Pandas 🔗

Чтобы объединить два Series в библиотеке Pandas, вы можете использовать метод concat(). Вот пример:

import pandas as pd

# Создание первого Series
series1 = pd.Series([1, 2, 3])

# Создание второго Series
series2 = pd.Series([4, 5, 6])

# Объединение двух Series
result = pd.concat([series1, series2])

# Вывод результата
print(result)

Этот код создает два Series: series1 и series2, затем использует метод concat() для их объединения. Результат сохраняется в переменной result и выводится на экран.

Как объединить два series pandas

Объединение двух серий (Series) в библиотеке Pandas позволяет совместить данные из двух разных серий и создать новую серию. В этой статье мы рассмотрим несколько способов объединения серий с помощью различных функций.

1. Использование функции `.append()`

Функция `.append()` позволяет добавить одну серию к другой, как будто они являются строками в конце таблицы. Давайте рассмотрим следующий пример:

import pandas as pd

# Создаем первую серию
series1 = pd.Series([1, 2, 3])

# Создаем вторую серию
series2 = pd.Series([4, 5, 6])

# Объединяем серии
combined_series = series1.append(series2)

print(combined_series)
    

Вывод:

0    1
1    2
2    3
0    4
1    5
2    6
dtype: int64
    

Как видите, в результате объединения первая серия остается неизменной, а вторая серия добавляется в конец. Обратите внимание, что индексы второй серии автоматически переименовываются, чтобы предотвратить конфликты с индексами первой серии.

2. Использование операции конкатенации

Операция конкатенации (`pd.concat()`) позволяет объединить две или более серий вдоль указанной оси. Давайте рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создаем первую серию
series1 = pd.Series([1, 2, 3])

# Создаем вторую серию
series2 = pd.Series([4, 5, 6])

# Объединяем серии
combined_series = pd.concat([series1, series2])

print(combined_series)
    

Вывод:

0    1
1    2
2    3
0    4
1    5
2    6
dtype: int64
    

Здесь мы передаем список серий в функцию `pd.concat()`, и она возвращает объединенную серию. Создается новая серия, где значения из первой серии следуют перед значениями из второй серии.

3. Использование функции `.combine_first()`

Функция `.combine_first()` позволяет объединить две серии, заполнив пропущенные значения в первой серии значениями из второй серии. Если значения второй серии отсутствуют в первой, то они также добавляются. Рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создаем первую серию
series1 = pd.Series([1, 2, None, 4])

# Создаем вторую серию
series2 = pd.Series([10, None, 30, 40])

# Объединяем серии
combined_series = series1.combine_first(series2)

print(combined_series)
    

Вывод:

0     1.0
1     2.0
2    30.0
3     4.0
dtype: float64
    

Обратите внимание, что в данном примере пропущенные значения в первой серии заполняются значениями из второй серии. Если значения уже присутствуют в первой серии, они остаются неизменными. Если значения отсутствуют в первой серии, то из второй серии берутся новые значения.

4. Использование операции соединения (merge)

Операция соединения (`pd.merge()`) позволяет объединить две серии, используя общие значения индексов или столбцов. Рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создаем первую серию с индексами
series1 = pd.Series(data=[10, 20, 30], index=['A', 'B', 'C'])

# Создаем вторую серию с индексами
series2 = pd.Series(data=[40, 50, 60], index=['B', 'C', 'D'])

# Объединяем серии
combined_series = pd.merge(series1, series2, left_index=True, right_index=True)

print(combined_series)
    

Вывод:

    B    20
    C    30
dtype: int64
    

Здесь мы используем функцию `pd.merge()` и передаем обе серии как аргументы. Мы указываем, что соединение должно происходить по индексам, используя параметры `left_index=True` и `right_index=True`. Результатом является новая серия, содержащая только значения, которые имеют общие индексы в обеих сериях.

5. Использование функции `.combine()`

Функция `.combine()` позволяет объединить две серии, используя пользовательскую функцию для определения, какое значение брать из каждой серии. Рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создаем первую серию
series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])

# Создаем вторую серию
series2 = pd.Series([10, 20, 30, 40])

# Объединяем серии с использованием пользовательской функции
combined_series = series1.combine(series2, max)

print(combined_series)
    

Вывод:

0    10
1    20
2    30
3    40
dtype: int64
    

В данном примере мы используем функцию `combine()` и передаем в нее вторую серию и функцию `max` в качестве пользовательской. Функция `max` выбирает максимальное значение между двумя значениями из серий для каждого индекса.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы объединения двух серий в библиотеке Pandas. Вы можете выбрать подходящий способ в зависимости от ваших потребностей. Используйте функции `.append()`, `pd.concat()`, `.combine_first()`, `pd.merge()` и `.combine()` для успешного объединения ваших серий.