使用加法(+)运算符连接序列?

如果你想 追加 连续剧,你做错了。这个 + 接线员呼叫 .add 结果是 正在添加 NaN 正在生成。

如果你想 追加 这些组合成一个长系列,您可以使用 pd.concat :

pd.concat([s1, s2, s3], ignore_index=True)
0     1
1     2
2     4
3     5
4     4
5     7
6    40
7    70
dtype: int64

如果你要使用 append ,您可以在循环中执行此操作,也可以使用 reduce :

s = s1

for i in [s2, s3]:
    s = s.append(i, ignore_index=True)

s
0     1
1     2
2     4
3     5
4     4
5     7
6    40
7    70
dtype: int64

from functools import reduce

reduce(lambda x, y: x.append(y, ignore_index=True), [s1, s2, s3])

0     1
1     2
2     4
3     5
4     4
5     7
6    40
7    70
dtype: int64

pd。康卡特 或 np.concatenate .

如果 sum 序列所有索引均对齐。因此,如果某个索引存在于 series1 而不是在另一个 Series 收到 NaN s

所以需要 add fill_value=0 :

s = s1.add(s2, fill_value=0).add(s3, fill_value=0)

示例:

s1 = pd.Series([1,2,4,5])
s2 = pd.Series([4,7], index=[10,11])
s3 = pd.Series([40,70], index=[2,4])

s = s1.add(s2, fill_value=0).add(s3, fill_value=0)
print (s)
0      1.0
1      2.0
2     44.0
3      5.0
4     70.0
10     4.0
11     7.0
dtype: float64

但如果需要,将它们附加在一起(或使用 concat 如前所述 cᴏʟᴅsᴘᴇᴇá´ ):

s = s1.append(s2, ignore_index=True).append(s3, ignore_index=True)
print (s)
0     1
1     2
2     4
3     5
4     4
5     7
6    40
7    70
dtype: int64

和numpy替代方案:

#alternative, thanks cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ - np.concatenate([s1, s2, s3])
s = pd.Series(np.concatenate([s1.values, s2.values, s3.values]))

print (s)
0     1
1     2
2     4
3     5
4     4
5     7
6    40
7    70
dtype: int64

如果需要,请使用 + 对于附加,则需要将序列转换为列表:

s = pd.Series(s1.tolist() + s2.tolist() + s3.tolist())
print (s)
0     1
1     2
2     4
3     5
4     4
5     7
6    40
7    70
dtype: int64