dataframe和series合并

要将DataFrame和Series合并，可以使用Pandas库中的join()或merge()方法。这两种方法可以根据共享的索引将Series的值添加到DataFrame中。

如果Series是作为新的列添加到DataFrame中，则可以使用join()方法。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame和一个Series
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
s = pd.Series([7, 8, 9])

# 使用join()将Series添加为新的列
df = df.join(s.rename('C'))
print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

如果要基于共享的索引将Series的值合并到DataFrame中，则可以使用merge()方法。示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame和一个Series
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
s = pd.Series([7, 8, 9], index=[1, 2, 0])

# 使用merge()按索引合并DataFrame和Series
df = pd.merge(df, s.rename('C'), left_index=True, right_index=True)

print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  3  6  9
1  1  4  7
2  2  5  8

在这个示例中，Series的索引与DataFrame的索引进行了匹配，并且Series的值被正确合并到了DataFrame中。