python - juntar - Combinación de dos Series en un DataFrame en pandas

juntar dos columnas en python

Question

Tengo dos Series s1 y s2 con los mismos índices (no consecutivos). ¿Cómo combino s1 y s2 para que sean dos columnas en un DataFrame y guardo uno de los índices como una tercera columna?

Answer 1

¿Por qué no usa simplemente .to_frame si ambos tienen los mismos índices?

a.to_frame().join(b.to_frame())

^^ Esto no funcionará si se intenta ''unir'' dos series de pandas

Answer 2

Código de ejemplo:

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 le permite crear un DataFrame desde un dict con Series como los valores y los nombres de las columnas como las claves. Cuando encuentra una Series como un valor, utiliza el índice de la Series como parte del índice de DataFrame . Esta alineación de datos es una de las principales ventajas de Pandas. En consecuencia, a menos que tenga otras necesidades, el DataFrame recién creado tiene un valor duplicado. En el ejemplo anterior, los data[''idx_col''] tienen los mismos datos que data.index .

Answer 3

Creo que concat es una buena forma de hacer esto. Si están presentes, utiliza los atributos de nombre de la serie como columnas (de lo contrario, simplemente los numera):

In [1]: s1 = pd.Series([1, 2], index=[''A'', ''B''], name=''s1'')

In [2]: s2 = pd.Series([3, 4], index=[''A'', ''B''], name=''s2'')

In [3]: pd.concat([s1, s2], axis=1)
Out[3]:
   s1  s2
A   1   3
B   2   4

In [4]: pd.concat([s1, s2], axis=1).reset_index()
Out[4]:
  index  s1  s2
0     A   1   3
1     B   2   4

Nota: Esto se extiende a más de 2 Series.

Answer 4

Los Pandas alinearán automáticamente estos pasados ​​en serie y crearán el índice conjunto. Pasan a ser lo mismo aquí. reset_index mueve el índice a una columna.

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  0.072251

Answer 5

No estoy seguro de entender completamente tu pregunta, pero, ¿es esto lo que quieres hacer?

pd.DataFrame(data=dict(s1=s1, s2=s2), index=s1.index)

( index=s1.index ni siquiera es necesario aquí)

Answer 6

Una simplificación de la solución basada en join() :

df = a.to_frame().join(b)