ধরুন, আপনার কাছে দুটি সিরিজ আছে এবং সেগুলো কম্বাইন করে ডেটাফ্রেম বানালে ফলাফল নিচের মতো হবে:
Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15
এই সমস্যা সমাধানের জন্য তিনটি ভিন্ন পদ্ধতি আছে।
সমাধান ১
দুটি সিরিজ ডিফাইন করুন series1 এবং series2 হিসেবে।
প্রথম সিরিজকে ডেটাফ্রেমে আসাইন করুন। এটি df হিসেবে সংরক্ষণ করুন।
df = pd.DataFrame(series1)
ডেটাফ্রেমে 'Age' কলাম তৈরি করুন এবং দ্বিতীয় সিরিজটি df-এ আসাইন করুন।
df['Age'] = pd.DataFrame(series2)
উদাহরণ
নিচের কোডটি দেখুন আরও ভালো বুঝতে:
import pandas as pd series1 = pd.Series([1,2,3,4,5], name='Id') series2 = pd.Series([12,13,12,14,15], name='Age') df = pd.DataFrame(series1) df['Age'] = pd.DataFrame(series2) print(df)
আউটপুট
Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15
সমাধান ২
দুটি সিরিজ ডিফাইন করুন।
প্যান্ডাস concat ফাংশন দুই সিরিজের ওপর প্রয়োগ করুন এবং axis=1 সেট করুন। নিচে ডিফাইন করা হলো:
pd.concat([series1, series2], axis=1)
উদাহরণ
নিচের কোডটি দেখুন আরও ভালো বুঝতে:
import pandas as pd series1 = pd.Series([1,2,3,4,5], name='Id') series2 = pd.Series([12,13,12,14,15], name='Age') df = pd.concat([series1, series2], axis=1) print(df)
আউটপুট
Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15
সমাধান ৩
দুটি সিরিজ ডিফাইন করুন।
প্রথম সিরিজকে ডেটাফ্রেমে আসাইন করুন। এটি df হিসেবে সংরক্ষণ করুন।
df = pd.DataFrame(series1)
প্যান্ডাস join ফাংশন series2-এ প্রয়োগ করুন। নিচে ডিফাইন করা হলো:
df = df.join(series2)
উদাহরণ
নিচের কোডটি দেখুন আরও ভালো বুঝতে:
import pandas as pd series1 = pd.Series([1,2,3,4,5], name='Id') series2 = pd.Series([12,13,12,14,15], name='Age') df = pd.DataFrame(series1) df = df.join(series2) print(df)
আউটপুট
Id Age 0 1 12 1 2 13 2 3 12 3 4 14 4 5 15
