小编Kan*_*hew的帖子

我创建了以下系列和数据帧：

import pandas as pd

Series_1 = pd.Series({'Name': 'Adam','Item': 'Sweet','Cost': 1})
Series_2 = pd.Series({'Name': 'Bob','Item': 'Candy','Cost': 2})
Series_3 = pd.Series({'Name': 'Cathy','Item': 'Chocolate','Cost': 3})`
df = pd.DataFrame([Series_1,Series_2,Series_3], index=['Store 1', 'Store 2', 'Store 3'])

我只想显示/打印出 DataFrame 中的一列（带或不带标题行）：

任何一个

Adam 
Bob 
Cathy

或者：

Sweet
Candy
Chocolate

我尝试了以下代码但不起作用：

print(df['Item'])
print(df.loc['Store 1'])
print(df.loc['Store 1','Item'])
print(df.loc['Store 1','Name'])
print(df.loc[:,'Item'])
print(df.iloc[0])

我可以用一行简单的代码来完成吗？

我明白我可以combine_first用来合并两个系列:

series1 = pd.Series([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e'])
series2 = pd.Series([1,2,3,4,5],index=['f','g','h','i','j'])
series3 = pd.Series([1,2,3,4,5],index=['k','l','m','n','o'])

Combine1 = series1.combine_first(series2)
print(Combine1

输出:

a    1.0
b    2.0
c    3.0
d    4.0
e    5.0
f    1.0
g    2.0
h    3.0
i    4.0
j    5.0
dtype: float64

如果我需要合并3个或更多系列怎么办？

我理解使用以下代码:print(series1 + series2 + series3)yield:

a   NaN
b   NaN
c   NaN
d   NaN
e   NaN
f   NaN
...
dtype: float64

我可以有效地合并多个系列而不需要combine_first多次使用吗？

谢谢

merge一段时间以来，我一直在努力解决问题：

我有以下数据框：

staff_df = pd.DataFrame([{'Name': 'Kelly', 'Role': 'Director of HR', 'Location': 'State Street'},
                         {'Name': 'Sally', 'Role': 'Course liasion', 'Location': 'Washington Avenue'},
                         {'Name': 'James', 'Role': 'Grader', 'Location': 'Washington Avenue'}])
student_df = pd.DataFrame([{'Name': 'James', 'School': 'Business', 'Location': '1024 Billiard Avenue'},
                           {'Name': 'Mike', 'School': 'Law', 'Location': 'Fraternity House #22'},
                           {'Name': 'Sally', 'School': 'Engineering', 'Location': '512 Wilson Crescent'}])

我知道我可以通过多种方式合并它们：

pd.merge(staff_df, student_df, how='left', left_on='Name', right_on='Name')
pd.merge(student_df, staff_df, how='left', left_on='Name', right_on='Name')
pd.merge(staff_df, student_df, how='right', left_on='Name', right_on='Name')
pd.merge(student_df, staff_df, how='right', left_on='Name', right_on='Name')

每个产生略有不同的输出。有人可以指导我以正确的方式理解每个输出是如何构建的吗？

具体来说，

• 为什么 role …