Question

我想合并一个索引，该索引与数据框列相同。

我已经尝试过pd.concat了，但这没用。

我想要

samp_series = pd.Series([1,2], index=['a', 'b'])
samp_df = pd.DataFrame({'a': [3,4], 'b': [5,6]})


want = pd.DataFrame({'a': [1, 3, 4], 'b': [2, 5, 6]})

我尝试过：

pd.concat([samp_series, samp_df], axis=0)

我想要“想要的”数据框。

Answer 1

您可以将Series转换为pandas DataFrame，然后将transpose的索引转换为列。最后，您可以合并以下两个数据帧：

want = pd.concat([pd.DataFrame(samp_series).T, samp_df], ignore_index=True)

print(want)
   a  b
0  1  2
1  3  5
2  4  6

Answer 2

通常，您可以使用append从Series（或list或dict或…）中添加一行到现有的DataFrame中。所以

samp_df.append(samp_series, ignore_index=True)

应该像魅力一样工作。

但是，您似乎愿意反其道而行，将Series放在DataFrame之前。在这种情况下，您将不得不稍微调整一下数据并将Series转换为DataFrame，以便其他功能可以正常工作：

samp_almost_series = pd.DataFrame(samp_series).T
wanted = samp_almost_series.append(samp_df)

如果您不想使用中间的DataFrame，则最后一个解决方案是在{{1}中的任何现有索引之前，通过Series操作将loc“插入” } sorting it和reseting it之前：

samp_df

但是此解决方案成本更高，如果索引尚未排序，则会更改您的输出。

合并系列和DataFrame

2 个答案: