如何将多个熊猫系列串联成一行？答案

【问题标题】：How to concatenate multiple Pandas Series into one row?如何将多个熊猫系列串联成一行？
【发布时间】：2019-09-30 07:50:24
【问题描述】：

目标：我有两个Pandas Series。在每个我想应用一个函数，为我提供一些列的汇总统计信息（如sum、count 等）。所有这些都嵌入在 for each` 循环中。例如：

DataFrame1
    Id      V1       V2    
    0       3        2
    1       2        1

DataFrame2
    Id      T1       T2    
    0       4        2
    1       5        2

结果（计数任务）假设为：

DataFrameGoal
    Id      V1       V2      T1       T2  
    0       2        2       2        2

我的代码运行良好，但我得到的解决方案是：

DataFrameGoal
    Id      V1       V2      T1       T2  
    0       2        2       NaN      NaN
    1       NaN      NaN     2        2

我的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'a' : np.random.randn(6),
                 'b' : np.random.randn(6),
                 'c' : np.random.randn(6)})

df2 = pd.DataFrame({'d' : np.random.randn(6),
                 'e' : np.random.randn(6),
                 'f' : np.random.randn(6)})

def mysum(col):
    return col.count()

lst = []
lst.append(df1)
lst.append(df2)

myDf = pd.DataFrame()

for el in lst:
    test = el.apply(lambda cols: mysum(cols))
    myDf = myDf.append(test, ignore_index=True)

print(myDf)

谁能帮助我获得我想要的结果？我也试过.assign，但这也不能解决我的问题。 P.S.：我知道像 count 或 sum 这样简单的事情可以很容易地完成，但我有一些复杂的任务，这只是一个简单的例子。

【问题讨论】：

标签： python pandas concatenation series

【解决方案1】：

很难说问题是来自连接数据帧还是来自mySum()。不过你可以试试：

myDf = (pd.concat(el.apply(lambda cols: mySum(cols)) 
                   for el in [df1,df2])
          .to_frame().T)

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个

pd.concat([df1,df2], axis=1)

然后应用你想要的任何功能。

【讨论】：