如何将熊猫系列与 DataFrame 合并答案

【问题标题】：How to merge pandas Series with DataFrame如何将熊猫系列与 DataFrame 合并
【发布时间】：2020-03-21 03:22:42
【问题描述】：

我创建了一个没有列名的 pd.Series，如下所示：

Data Inicial                          2019-12-02
Data Final                            2019-12-06
Rentabilidade do Período                 0.2863%
CDI Acumulado no Período                    4.9%
Rentabilidade Relativa                   5.8419%
Evolução do Patrimônio              -0.000454579
Menor Retorno Diário        2019-12-06: (-0.24%)
Maior Retorno Diário         2019-12-05: (0.25%)
dtype: object

我的 DataFrame 看起来像这样：

Data  Ganhos Acumulados
1944 2019-12-02           0.000000
1945 2019-12-03           0.189677
1946 2019-12-04          -0.155147
1947 2019-12-05           0.248015
1948 2019-12-06          -0.236190

我需要什么：我需要创建一个包含两种数据结构的 DataFrame，因为在此之后，我会将其转换为 HTML 并在我的前端绘图。

新的 DataFrame 应该如下所示：

Data Inicial                          2019-12-02
Data Final                            2019-12-06
Rentabilidade do Período                 0.2863%
CDI Acumulado no Período                    4.9%
Rentabilidade Relativa                   5.8419%
Evolução do Patrimônio              -0.000454579
Menor Retorno Diário        2019-12-06: (-0.24%)
Maior Retorno Diário         2019-12-05: (0.25%)
2019-12-02                              0.000000
2019-12-03                              0.189677
2019-12-04                             -0.155147
2019-12-05                              0.248015
2019-12-06                             -0.236190

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe series

【解决方案1】：

您需要将pd.DataFrame 的'Date' 列定义为其索引。然后，您只需将原始pd.Series 与pd.DataFrame 的"Ganhos Acumulados" 列连接起来，根据定义，pd.Series。

df_as_series = df.set_index(['Date'])['Ganhos Acumulados']
result = pd.concat([<your_series>, df_as_series])

【讨论】：

这样，我收到了错误消息：f"Cannot remove {len(level)} levels from an index with {self.nlevels} " ValueError: Cannot remove 1 levels from an具有 1 个级别的索引：必须至少保留一个级别。
数据框中的列是什么？
我有索引“日期”和列“Ganhos Acumulados”的值...
然后，df = df.set_index('Date')['Ganhos Acumulados']然后result = pd.concat([<your_series>, df]):)
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