scipy - 将一组 Pandas Series reshape 为 DataFrame 并填充缺失值

Question

我有几个看起来像这样的 Pandas 系列对象:

r = pd.Series({'a': [1,2,3,4]})
s = pd.Series({'b': [2,4,1]})
u = pd.Series({'c': [8,6]})
v = pd.Series({'d': [4,3,1]})

我想将这些 Series 对象转换成一个数据框，其中字典键作为列名，值作为列。我想要的输出是:

     'r'    's'    'u'    'v'
0     1      2      8      4
1     2      4      6      3
2     3      1     Nan     1
3     4     Nan    Nan    Nan

如何创建如上所述的数据框对象？我知道 .fillna 方法，但我无法将其用于我的数据。缺失值应为 Nan。感谢您的帮助。

Answer 1

我认为最简单的方法是 join on index .我已将原始变量调整为 DataFrames 以启用此(注意:无论如何它们应该是 DataFrames 而不是 Series):

r = pd.DataFrame({'r': [1,2,3,4]})
s = pd.DataFrame({'s': [2,4,1]})
u = pd.DataFrame({'v': [8,6]})
v = pd.DataFrame({'u': [4,3,1]})

r.join([s, u, v], how='outer')
#    r   s   v   u
# 0  1   2   8   4
# 1  2   4   6   3
# 2  3   1 NaN   1
# 3  4 NaN NaN NaN