使用pd.concat堆叠DataFrame -包括列名
使用pd.concat函数可以将多个DataFrame对象按照列名进行堆叠。具体来说，pd.concat函数可以将多个DataFrame对象沿着指定的轴（默认为0，即按行堆叠）进行连接，生成一个新的DataFrame对象。
pd.concat函数的语法如下：
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', ignore_index=False)参数说明：
- objs：要堆叠的DataFrame对象的序列或字典。可以是一个列表、元组或字典。
- axis：指定堆叠的轴，0表示按行堆叠，1表示按列堆叠。
- join：指定连接方式，'outer'表示取并集，'inner'表示取交集。
- ignore_index：是否忽略原始索引，如果设为True，则生成的新DataFrame对象会重新生成索引。
使用pd.concat函数进行堆叠DataFrame的优势在于可以方便地将多个DataFrame对象合并为一个，便于后续的数据处理和分析。
下面是一些使用pd.concat堆叠DataFrame的应用场景：
- 数据合并：将多个数据源的DataFrame按照列名进行堆叠，实现数据的整合和合并。
- 特征工程：在机器学习任务中，可以将多个特征DataFrame按照列名进行堆叠，生成新的特征矩阵。
- 数据预处理：在数据清洗和预处理过程中，可以将多个清洗后的DataFrame按照列名进行堆叠，方便后续的数据分析和建模。
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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行。
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1回答
我对这不起作用感到敬畏，因为我已经做了一百次了。我想垂直堆叠两个数据，熊猫正在创建重复的列，并且拒绝将数据放在正确的列中。
df1看起来是这样的：
df2看起来是这样的：
然后我运行这个：
frames = [df1,df2]
final = pd.concat(frames, ignore_index = True, axis = 0)
final
得到6列而不是3列，如下所示：
我不知道为什么两个列名和数据类型相同的数据文件不会简单地堆叠在一起。任何帮助都很感激。
谢谢。
最新情况：
非常感谢@Naveed，在dataframe的一个列中有一个尾随的空格。
以
浏览 4提问于2022-10-19得票数 0
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试图将单列dfs附加到一次csv。代表旧dfs的每一列。不知道如何阻止dfs在csv文件中堆叠。
master_df = pd.DataFrame()
for file in os.listdir('TotalDailyMCUSDEachPool'):
if file.endswith('.csv'):
master_df = master_df.append(pd.read_csv(file))
master_df.to_csv('MasterFile.csv', index=False)
浏览 6提问于2022-01-03得票数 2
我最初有一个'monthly' DataFrame，月份(1-11)作为列索引，疾病病例数作为值。我有另一个'disease' DataFrame，前2列为'Country'和'Province'。我希望将'monthly' DataFrame与2列组合起来，而2列仍然应该是组合'monthly' DataFrame中的前2列(相同的索引位置)。
换句话说，最初的'monthly' DataFrame是：
1 2 3 4 5 6 7 8 9
浏览 3提问于2020-12-02得票数 1
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5回答
把熊猫的资料连在一起
、、、
我有一个Pandas数据格式的列表，我想将它合并成一个Pandas dataframe。我正在使用Python2.7.10和Pandas 0.16.2
我创建了数据文件列表，该列表来自：
import pandas as pd
dfs = []
sqlall = "select * from mytable"
for chunk in pd.read_sql_query(sqlall , cnxn, chunksize=10000):
dfs.append(chunk)
这将返回数据格式的列表。
type(dfs[0])
Out[6]: pandas.core.fra
浏览 8提问于2015-09-07得票数 250
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1回答
我有多个数据格式，它们的列中有相同的度量数据，但每个dataframe中的列名不同。例如：
DataFrame A专栏：date，command_83，state_83
DataFrame B栏：date，commands_52，state_52
Dataframe列：date、command_67、state_67
是否有一种方法可以将这些数据文件组合在一起，以便生成的数据that有列：date、command、state？它把B的数据加在A以下，C的数据加在B以下。
浏览 4提问于2022-08-30得票数 2
我有四个带有数字列和索引的Pandas：
A = pd.DataFrame(data={"435000": [9.792, 9.795], "435002": [9.825, 9.812]}, index=[119000, 119002])
B = pd.DataFrame(data={"435004": [9.805, 9.783], "435006": [9.785, 9.78]}, index=[119000, 119002])
C = pd.DataFrame(data={"435000": [9.778,
浏览 5提问于2017-05-19得票数 14
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我想使用其他数据帧创建一个新的数据帧，但新的数据帧keep将列行设置为索引，而其他行的值丢失。
但是输出有两个问题。
列'a‘已设置为索引。
列'c‘中没有值。
我怎样才能让它变得正确？
我的输入：
cc = pd.DataFrame({
'a' : [1,2,3],
'b' : [2,3,4]
})
dd = pd.DataFrame({
'c' : [3,4,5],
'd' : [4,5,6]
})
ee = pd.DataFrame(cc['a'], dd[
浏览 4提问于2021-05-26得票数 0
1回答
我正在尝试使用以下代码按客户组连接几个csv文件：
files = glob.glob(file_from + "/*.csv") <<-- Path where the csv resides
df_v0 = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in files]) <<-- Dataframe that concat all csv files from files mentioned above
问题是csv中列的数量因客户而异，而且它们没有头文件。
我试图看看是否可以添加一个带有标签(如col_1，col_2 )的虚拟
浏览 0提问于2018-11-02得票数 1
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1回答
附在熊猫行里
、、、
我正在尝试用下面的dataframe.append(df2, ignore_index = True)将我的数据this的两列附加到现有的dataframe中
这似乎不起作用。这就是我想要的(某种程度上)->一个有2列6行的数据文件：
虽然这是不正确的，而且它使用两个print语句来打印两个数据，但我认为考虑数据的选择可能会有所帮助。
我尝试使用concat()，但这也导致了一些问题。dataframe = pd.concat([dataframe, df2])，但这似乎是在列(而不是行)中连接第二个数据rows，此外还要增加NaN值：
对我该做什么有什么想法吗？
浏览 3提问于2020-09-24得票数 1
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我在做：
df.apply(lambda x: x.rename(x.name + "_something"))
我认为这应该返回所有列都附加了_something的列，但它只是返回相同的df。
我做错了什么？
编辑：我需要一列一列地操作，而不是在dataframe命令act上操作，因为我将在lambda中将其他转换应用到x，如下图所示。
编辑2全上下文
我有一个时间序列数据，我正在尝试从数据中生成特性。
我编写了一系列原始函数，如：
def sumn(n, s):
return s.rolling(n).sum().rename(s.name + "_sum_
浏览 1提问于2020-04-21得票数 0
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1回答
我有两个数据：
第一个dataframe df1
Name Group
Abc A
Bcd A
Cde B
Def C
第二个数据帧df2
Name Group
Efg A
Fgh B
Ghi C
Hij C
第一步
我所做的是创建一个新的dataframe df_new，其中包含Group作为列，df1和df2的长度作为另一列：
df_new = pd.DataFrame({
'name': ['1', '2'],
'length': map(len, [df1, df2])
})
第二步
然后使用以下代码将df
浏览 2提问于2021-05-26得票数 1
我有一个熊猫Series对象，每个值都是一个DataFrame。我正在尝试将其转换为一个单独的DataFrame，其中所有的Series值(单独的DataFrame)都堆叠在一起。在没有循环的情况下，我如何做到这一点？
下面是一个生成测试对象(results)的玩具示例。
import pandas as pd
import numpy as np
numrows = 10000
def toy_function(x):
silly_sequence = np.random.uniform(10, 100, (x+1))
toy = pd.DataFrame({'ID
浏览 6提问于2015-05-27得票数 18
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2回答
熊猫资料
、、
如何在没有列名的情况下连接？
>> df = pd.DataFrame({'col1': [1], 'col2': [4]})
>> df1 = pd.DataFrame([[5,5]])
>> pd.concat([df, df1])
col1 col2 0 1
0 1.0 4.0 NaN NaN
0 NaN NaN 5.0 5.0
此外，如果仔细观察，类型将从float64更改为int64。
期望的
col1 col2
浏览 6提问于2022-08-30得票数 2
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我启动了一个dask客户端，并通过循环向它发送任务。 tasks = []
for order in orderIDs:
tasks.append(client.submit(process,allcars.get_group(order),allorders.get_group(order))) 任务完成后，列表中包含的pandas DataFrames如下所示： [<Future: finished, type: pandas.DataFrame, key: process-93e68764db2995b23271abe5d531a5bf>, <Future: f
浏览 11提问于2020-01-02得票数 0
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3回答
我希望将三个数据帧合并为一个具有单列的.All数据帧。
org_city_id=p.DataFrame(training_data['origcity_id'])
pol_city_id=p.DataFrame(training_data['pol_city_id'])
pod_city_id=p.DataFrame(training_data['pod_city_id'])
所有这些都有100条记录，所以我的目标是将它们放入单个数据框中，然后包含300条记录.My下面的代码不起作用
org_city_id.append([pol_city_id
浏览 4提问于2016-09-03得票数 5
回答已采纳
我有一个DataFrame，它可以包含具有相同列名的列。基于值，我想重命名列名，这样就没有重复的名称了。我尝试了一些东西，但是每次我试图迭代这些列并重命名它们时，我最终都会得到列名。df.rename(columns=df.columnsi：'some_name'})似乎也使用了列名。
假设我有一份数据；
df = pd.DataFrame({"A": [10kg], "B": [4], "A": [4%]})
我想根据行值重命名名为"A“的列，这样我就可以
A B A%
0 10kg 4 4
我试过
浏览 7提问于2019-11-14得票数 1
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在处理Excel数据集时，我给出了两个DataFrames data_xls和seggCol。其中，data_xls具有'Internal Link Tracking (non-promotions) - ENT (c20)'列，我希望用来自seggCol dataFrame的所有列替换它。
然而，在寻找一些df.join或df.concat的东西时，我并没有真正找到方法。
表示DataFrame data_xls的列[Internal Link Tracking (non-promotions) - ENT (c20)]将被另一个DataFrame seggCol的列[
浏览 1提问于2018-10-31得票数 0
我有多个.csv文件。它们具有相同的列大小，但行数不同。我想做一个数据帧，它的第三个维度显示每个文件。我尝试读取每个文件并将其保存到数据帧中，然后将它们附加到列表中，但当将列表转换为数据帧时，输出的是二维数据帧(如果我们有5个文件，则输出puth is (5，1) dataframe)。
path = "Something"
filelist = os.listdir(Path)
print(filelist)
all_csv_files = []
for x in filelist:
df = pd.read_csv(Path + "\\" + x)
浏览 0提问于2020-08-07得票数 0
我正在尝试使用Python附加两个DataFrames，但是我收到了一个空错误。我怎么解决这个问题？
这里是第一个DataFrame (在我加载到Python之后)：
name State
0 Tom NY
1 Lee CA
这里是第二个DataFrame (在我加载到DataFrame之后)，没有头：
0 1
0 Jon FL
1 Tan NJ
我试图使用以下方法追加DataFrames：
pd.concat([df1,df2])
结果是：
name State 0 1
0 Tom
浏览 0提问于2018-05-24得票数 1
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1回答
因此，我有以下数据：
JSON小块看起来都是这样的：
{"id":"dddd1", "random_number":"77777"}
我想让我的数据看起来像这样：
基本上，我需要的是获得一种方法来迭代和规范所有JSON blob列，并将它们放回适当的行(0-99)中的dataframe中。我尝试了以下几点：
pd.json_normalize(data_frame.iloc[:, JSON_0,JSON_99])
我得到以下错误：
IndexingError: Too many indexers
我可以单独检查
浏览 2提问于2022-12-02得票数 1
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1回答
连接数据帧列表
、、
这是我的代码片段： import os
import pandas as pd
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
df = []
for f in files:
data = pd.read_csv(f, usecols = [0,1,2,3,4])
df.append(data)
temp = pd.concat(df) 其中，df是数据帧列表： 0
DataFrame
(1, 5)
1
DataFrame
(7, 5)
2
DataFrame
(5, 5)
3
DataFrame
(10, 5)
4
DataF
浏览 8提问于2019-05-10得票数 0
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我有两个DataFrames，我正在尝试将它们连接在一起。df_output_norm是我想要获取的数据帧。X_test_minmax有81732行和6列，y_test有81732行和1列。这应该是一个简单的连接，但是当我连接它时，结果大小是(147158，7)
df_output_norm = pd.DataFrame()
df_output_norm = pd.concat([pd.DataFrame(X_test_minmax), pd.DataFrame(y_test)], axis=1)
print(df_output_norm.shape)
print(df_output_nor
浏览 1提问于2017-06-29得票数 1
假设我有一个包含100个数据帧的列表，这些数据帧具有相同的列。有没有一种方法可以垂直堆叠它们，比使用df.append()快99倍？也许是类似于.join( )的字符串列表？ import pandas as pd
import numpy as np
from random import randint
lst = [pd.DataFrame(np.empty([randint(1,10),3]), columns=["A","B","C"]) for i in range(100)]
DF = lst[0]
for i in rang
浏览 3提问于2020-07-19得票数 1
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我试图将几只股票的时间序列回报加载到一个DataFrame中：
import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
pd.core.common.is_list_like = pd.api.types.is_list_like
import pandas_datareader.data as web
import fix_yahoo_finance as yf
yf.pdr_override()
#Get the historical prices
C= web.get_data_yahoo("C",start=
浏览 0提问于2018-10-13得票数 1
回答已采纳
如何将dataframe的列头设置为dataframe的第一行并重置列名？
# Creation of dataframe
df = pd.DataFrame({"A": ["1", "4", "7"],
"B": ["2", "5", "8"],
"C": ['3','6','9']})
# df:
A B C
浏览 8提问于2022-01-07得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在从一个使用零件号码的网站上削价。逻辑是：
输入零件编号的列表从网站的数据库中返回每个部件的价格，该部件属于这五家公司之一，因此生成了5个不同的列表。
例如，下面是部件编号(输入)的初始列表：
b123
nadsf
电源
维奥阿
它们各属于一家公司：
Part # Company A B C D
b123 1.5
nadsf 3.4
ower 47
weoa
浏览 4提问于2019-10-02得票数 0
import pandas as pd
import os
import glob
all_data = pd.DataFrame()
for f in glob.glob("output/test*.xlsx")
df = pd.read_excel(f)
all_data = all_data.append(df, ignore_index=True)
我想把多个xlsx文件放到一个xlsx中。excel文件位于output/test文件夹中。所有的列都是一样的，但是我想把行连接起来。上面的代码似乎不起作用
浏览 0提问于2017-10-25得票数 5
回答已采纳
我有一个Pandas dataframe，它看起来像这样(有两行的示例)：
cadd_scores_vec freqs_vec CLASS
0 [0.001, -4.053424] (0.0, 0.0, 0.0) 0
1 [0.001, -3.654581] (0.0, 0.0, 0.0) 0
我需要将所有内容解构成单个标量列，如下所示：
col1 col2 col3 col4 col5 col6
0 0.001 -4.053424 0.0 0.0 0.0 0
1 0.001 -3.654581
浏览 1提问于2019-03-23得票数 2
回答已采纳
我正在对几个不同的类别做一些分析。我希望所有的分析都在电子表格的同一个标签上。因此，我有两个用于信息的数据帧，但是列不同，信息也不同。 dataframe 1
colA colB calC
row 1
row 2
row 3
dataframe 2
colD colE calD
row 1
row 2
row 3 我想在一个excel表格中一个接一个地导出这两个数据帧。分析的长度是不同的，我希望DataFrame2正好在工作表上的dataframe1下面。
浏览 11提问于2020-03-28得票数 0
2回答
我有一个CSV文件，其中包含100K+行的数据，格式如下：
"{'foo':'bar' , 'foo1':'bar1', 'foo3':'bar3'}"
"{'foo':'bar' , 'foo1':'bar1', 'foo4':'bar4'}"
引号在花括号之前，因为我的数据是在CSV文件中的。
我想提取所有行中的键值对来创建数据帧，如下所示：
Column Head
浏览 14提问于2019-07-27得票数 3
1回答
用多列但相同的列名重塑数据帧
、、、、
你好，我有一个以1“唯一id”作为索引的dataframe，但是对于该unique_id，在一个长行中有相同的3个不同数据的问题。我研究过堆叠，融化，枢轴桌。试图用以下方法重新塑造数据
“给予”
最终产品：
提供代码的结果：
最近的代码输入：
浏览 1提问于2020-03-20得票数 0
回答已采纳
我有如下数据框：
df = pd.DataFrame({'Field':'FAPERF',
'Form':'LIVERID',
'Folder':'ALL',
'Logline':'9',
'Data':'Yes',
'Data':'Blank',
浏览 0提问于2020-08-03得票数 0
我有许多具有相同结构的数据格式--行数和列名。如何将所有同名但已替换名称的列收集到一个新的dataframe中？
df1 = pd.DataFrame({'Name':['Tom', 'nick', 'krish', 'jack'], 'Age':[20, 21, 19, 18]})
df2 = pd.DataFrame({'Name':['Wendy', 'Frank', 'krish', 'Lucy'], '
浏览 2提问于2020-11-19得票数 1
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1回答
如何使字符串列的所有包含匹配？
、、、、
让我们来看看这个小数据：
df = pd.DataFrame(dict(Name=['abc','abcd','bc']))
Name
0 abc
1 abcd
2 bc
我想创建一个新的dataframe：
的索引和列名等于列名的值，如果索引属于列名，则其值等于真或假。
预期产出：
abc abcd bc
abc True True False
abcd False True False
bc True True True
我该怎么做？
浏览 3提问于2020-05-06得票数 3
回答已采纳
我有几个-比方说三个-数据帧，其中包含另一个数据帧的不同行(有时它们可以重叠)。所有三个dfs的列是相同的。我现在要创建最终的数据帧，其中将包含来自三个提到的数据帧的所有行。此外，我需要为最终的df生成一个列，该列将包含包含此特定行的前三个dfs之一的信息。
下面的例子
原始数据帧：
original_df = pd.DataFrame(np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5],[6,6]]), columns = ['label1','label2'])
包含原始df的不同片段的三个df：
a = original_df
浏览 2提问于2019-10-01得票数 1
1回答
我正在使用Python2.7在木星中操作数据。一个常见的需要是查看(意思是“在屏幕上显示”)一个来自DataFrame的向量，与另一个向量进行比较，有时来自另一个DataFrame。我一直在尝试，搜索网页和堆叠溢出，但我没有找到。
示例:假设我有这两个df：
df1=pd.DataFrame(np.arange(1,61).reshape(-1,6),columns=list('abcdef'))
df2=pd.DataFrame(np.arange(61,1,-1).reshape(-1,6),columns=list('ghiklm'))
我希望能够比较，比
浏览 3提问于2016-12-22得票数 2
回答已采纳
1回答
一些数据帧在大小、列和索引上相同，但在内容上略有变化。生成新索引的最佳方法是什么，使原始索引保持不变，但最外层的索引现在表示连接的数据帧号？
DataFrame A:
Idx1 | Idx2 || Col
0 0 'A'
1 'B'
1 0 'C'
1 'D'
DataFrame B:
Idx1 | Idx2 || Col
0 0 'E'
1 'F'
1
浏览 0提问于2018-08-15得票数 1
回答已采纳
这是我的原始DataFrame (带有multiindex列)：
In [72]:df
Out[72]:
a b
x y x y
0 1.545293 -0.459270 0.899254 -1.010453
1 0.458760 0.275400 -0.190951 0.169195
2 -0.941817 1.109823 0.077953 -0.247074
3 1.790101 -1.643470 0.979625 -1.7
浏览 24提问于2016-01-27得票数 6
我如何将值连接到MultiIndex DataFrame中同名的列中？
data = [['1','1','2','3','4'],['2','5','6','7','8']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['id','A','B','A','B'])
df = df.set_index('id')
df.
浏览 3提问于2017-10-09得票数 2
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我正在和熊猫一起开发python，我有2个dataFrame
1 'A'
2 'B'
1 'A'
2 'B'
3 'C'
4 'D'
我想返回差额：
1 'C'
2 'D'
浏览 1提问于2021-06-10得票数 0
1回答
result数据文件应该是其他三种数据格式的组合版本：dfa、dfb和dfc，它应该是：
a b c
0 1.0 0.0 0
1 0 10.0 0
2 0 0 100
不幸的是，下面的代码产生了不同的结果：
result = pd.DataFrame()
dfa = pd.DataFrame({'a':[1]})
dfb = pd.DataFrame({'b':[10]})
dfc = pd.DataFrame({'c':[100]})
for df in [dfa, dfb,
浏览 0提问于2016-10-25得票数 1
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2回答
熊猫多个串联回路的合并
、、、、
因此，我有一个系列的列表如下：
groupdf1
Out[304]:
[90-95 9
>100 1
80-90 1
50-80 1
Name: bucket, dtype: int64, 80-90 9
95-100 1
90-95 1
50-80 1
Name: bucket, dtype: int64, 80-90 10
90-95 1
50-80 1
Name: bucket, dtype: int64, 80-90 11
95-100 1
Name: buc
浏览 0提问于2018-10-02得票数 1
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1回答
我有一个pandas DataFrame bb和一个pandas系列的numpy数组，aa具有相同的行数。 >>> bb
A B
0 0.049315 0.362793
1 0.853909 0.590942
2 0.854748 0.247608
3 0.084967 0.293541
4 0.053430 0.922705
5 0.571357 0.404485
6 0.363018 0.070912
7 0.784807 0.641253
>>> aa
0 [0.4648,
浏览 9提问于2019-01-14得票数 1
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2回答
当我像下面这样使用concat创建一个数据文件时：
import pandas as pd
dfa = pd.DataFrame({'a':[1],'b':[2]})
dfb = pd.DataFrame({'a':[3],'b':[4]})
dfc = pd.concat([dfa,dfb])
我试图引用，就像对任何其他DataFrame一样，我得到了以下结果：
>>> dfc['a'][0]
0 1
0 3
Name: a, dtype: int64
我希望我的级联DataFram
浏览 5提问于2016-08-25得票数 3
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1回答
不按一定顺序处理熊猫数据
、、、
我有数据文件，转换成熊猫数据，有时共享列名，而其他人共享时间序列索引，只要匹配，我都希望将它们合并为一个基于列和索引的数据。因为命名中没有序列，所以它们会随机出现以进行连接。如果两个dataframe有不同的列连接在axis=1上，那么它可以很好地工作，但是如果结果数据name与新的df组合在一起，其列名来自先前合并的熊猫dataframe之一，则不能连接。例如，对于这些数据，：
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('0.csv', index_col=0, parse_dates=True, infer_datetime_format
浏览 9提问于2017-11-21得票数 0
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2回答
我有DataFrame df1
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(10, 4)), columns=list('ABCD'))
df1.head()
A B C D
0 9 8 1 1
1 9 7 1 6
2 0 6 7 5
3 5 1 6 0
4 4 0 5 4
第二个DataFrame df2
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(10, 3)), columns=list('FGH
浏览 2提问于2016-11-30得票数 2
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我有一个字典列表a，看起来像这样：
a = {}
a[0]={}
a[0]['first_variable']=np.array([1,2,3,4,5])
a[0]['second_variable']=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]])
a[1]={}
a[1]['first_variable']=np.array([1,2,3,4,5])
a[1]['second_variable']=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]])
正如你
浏览 0提问于2017-04-26得票数 1
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切片熊猫数据获取非连续列
、、、
我有一个pandas.DataFrame：wordvecs_df，列按照这个顺序标记为'word'、'count'、'v1'通过'v50'，'norm1'通过'norm50'。我想要创建一个新的熊猫df，只为'word'，'count'和norm1-norm50的专栏。
wordvecs_df.loc[:,"norm1":"norm50"]
给我norm1-norm50，但是如果我试图输入单词和计数，我就会得到一个IndexingErr
浏览 2提问于2018-02-04得票数 2
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我是python的新手，我想在两个数据帧之间执行关联。
df1 = pd.DataFrame({'Date':['2015-01-04','2015-01-05','2015-01-06'],
'stockprice1':['1.01','1.01','1.01',],
'stockprice2':['1.04','1.05','1.03
浏览 4提问于2020-05-03得票数 0
假设我们必须进行以下操作：
s1 = pd.Series('a', index=[1,2,3], name="Column One")
s2 = pd.Series('b', index=[1,2,3], name="Column Two")
正如我们可以从文档()中看到的，建议的从大量Serires对象创建DataFrame的方法是使用常见的python字典构造，例如：
d = {'one' : pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', &#
浏览 0提问于2018-09-28得票数 1
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