合并系列和DataFrame

Posted 2021-04-30

我想将一个系列与一个与dataframe列相同的索引合并。

我已经尝试过pd.concat，但这不起作用。

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]})

我试过了：

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

我想要“想要”的数据帧。

答案

您可以将Series转换为pandas DataFrame，然后将transpose转换为列的索引。最后，您可以连接这两个数据帧：

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

另一答案

您通常使用Series从list（或dict或DataFrame或......）添加一行到现有的append。所以

samp_df.append(samp_series, ignore_index=True)

应该像魅力一样工作。

但是，你似乎愿意反过来并将Series添加到DataFrame。在这种情况下，您将不得不调整您的数据并将您的Series转换为DataFrame，以便其他功能正常工作：

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

---

如果你不想使用中间DataFrame，最后的解决方案是在Series和loc之前在samp_df中的任何现有指数之前在sorting itaction中“插入”你的reseting it：

samp_df.loc[-1] = samp_series
want = samp_df.sort_index().reset_index(drop=True)

但是这个解决方案成本更高，如果它的索引尚未排序，它将改变你的输出。