将 Pandas 系列添加到另一个 Pandas 系列

Pandas 是 Python 编程语言中常用的数据分析库，它提供了一种高效的 DataFrame 数据结构，用于处理和分析结构化数据。在进行数据分析时，常常需要将不同的数据序列进行合并或拼接，本文将介绍如何将 Pandas 系列添加到另一个 Pandas 系列中。

1. 创建两个 Pandas 系列

我们首先需要创建两个 Pandas 系列用于演示添加操作。下面的代码片段创建了两个名称为 s1 和 s2 的 Pandas 系列，分别包含随机生成的整数和字符：

import pandas as pd
import numpy as np

s1 = pd.Series(np.random.randint(10, 20, 5))
s2 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s1)
print(s2)

上述代码将输出以下结果：

0    15
1    10
2    10
3    19
4    10
dtype: int64

0    a
1    b
2    c
3    d
4    e
dtype: object

2. 使用 append 方法

Pandas 系列对象提供了许多方法来合并序列，其中最常用的是 append 方法。该方法会返回一个新的序列，包含原序列和要添加的值。

下面的代码将 s1 序列添加到 s2 序列：

s3 = s1.append(s2)
print(s3)

上述代码输出如下结果：

0    15
1    10
2    10
3    19
4    10
0     a
1     b
2     c
3     d
4     e
dtype: object

使用 append 方法时需要注意，在将两个序列进行合并时，会生成一个新的 Pandas 系列对象。如果需要原地修改一个序列，需要使用 inplace 参数，例如：

s2.append(s1, inplace=True)
print(s2)

3. 使用 concat 方法

另一种常用的合并序列的方法是使用 concat 方法。concat 方法在一次操作中可以合并多个序列，其基本语法为：

pd.concat([s1, s2, ...])

下面的代码将 s1 和 s2 序列进行合并：

s4 = pd.concat([s1, s2])
print(s4)

上述代码输出：

0    15
1    10
2    10
3    19
4    10
0     a
1     b
2     c
3     d
4     e
dtype: object

同样的，使用 concat 方法时需要注意，在合并多个序列时，也会生成一个新的 Pandas 系列对象。

4. 小结

本文介绍了两种将 Pandas 系列添加到另一个 Pandas 系列的方法：使用 append 方法和使用 concat 方法。当需要合并两个序列时，建议优先使用 append 方法，因为其语法简单、易于理解。当需要合并多个序列时，使用 concat 方法可以一次性合并所有序列。

希望本篇文章可以帮助到正在学习 Pandas 的程序员。