मान लें, आपके पास दो सीरीज हैं और दो सीरीज को डेटाफ्रेम में मिलाने का परिणाम:
Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15
इसे हल करने के लिए, हमारे पास तीन अलग-अलग दृष्टिकोण हो सकते हैं।
समाधान 1
दो सीरीज को series1 और series2 के रूप में परिभाषित करें
पहली सीरीज को डेटाफ्रेम में असाइन करें। इसे df के रूप में स्टोर करें
df = pd.DataFrame(series1)
डेटाफ्रेम में एक कॉलम df['Age'] बनाएं और दूसरी सीरीज को df के अंदर असाइन करें।
df['Age'] = pd.DataFrame(series2)
उदाहरण
बेहतर समझ के लिए निम्न कोड देखें:
import pandas as pd
series1 = pd.Series([1,2,3,4,5], name='Id')
series2 = pd.Series([12,13,12,14,15], name='Age')
df = pd.DataFrame(series1)
df['Age'] = pd.DataFrame(series2)
print(df)आउटपुट
Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15
समाधान 2
दो सीरीज परिभाषित करें
दोनों सीरीज के अंदर पैंडास concat फ़ंक्शन लागू करें और axis को 1 पर सेट करें। इसे नीचे परिभाषित किया गया है:
pd.concat([series1, series2], axis=1)
उदाहरण
बेहतर समझ के लिए निम्न कोड देखें:
import pandas as pd
series1 = pd.Series([1,2,3,4,5], name='Id')
series2 = pd.Series([12,13,12,14,15], name='Age')
df = pd.concat([series1, series2], axis=1)
print(df)आउटपुट
Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15
समाधान 3
दो सीरीज परिभाषित करें
पहली सीरीज को डेटाफ्रेम में असाइन करें। इसे df के रूप में स्टोर करें
df = pd.DataFrame(series1)
series2 के अंदर पैंडास join फ़ंक्शन लागू करें। इसे नीचे परिभाषित किया गया है:
df = df.join(series2)
उदाहरण
बेहतर समझ के लिए निम्न कोड देखें:
import pandas as pd
series1 = pd.Series([1,2,3,4,5], name='Id')
series2 = pd.Series([12,13,12,14,15], name='Age')
df = pd.DataFrame(series1)
df = df.join(series2)
print(df)आउटपुट
Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15
