Python Pandas - 形成两个具有不同数据类型的 Index 对象的并集
pythonserver side programmingprogramming更新于 2026/1/2 21:00:17
要形成两个具有不同数据类型的 Index 对象的并集，请使用 Pandas 中的 index1.union(index2) 方法。
首先，导入所需的库 −
import pandas as pd
创建两个 Pandas 索引 −
index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50]) index2 = pd.Index(['p','q', 'r', 's', 't','u'])
显示 Pandas index1 和 index2 −
print("Pandas Index1...\n",index1)
print("Pandas Index2...\n",index2)
执行不匹配数据类型的联合 −
res = index1.union(index2)
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# 创建两个 Pandas 索引
index1 = pd.Index([10, 20, 30, 40, 50])
index2 = pd.Index(['p','q', 'r', 's', 't','u'])
# 显示 Pandas index1 和 index2
print("Pandas Index1...\n",index1)
print("Pandas Index2...\n",index2)
# 返回 Index1 和 Index2 中的元素数量
print("\nNumber of elements in index1...\n",index1.size)
print("\nNumber of elements in index2...\n",index2.size)
# 执行不匹配数据类型的联合
res = index1.union(index2)
# 两个索引的并集
print("\nThe index1 and index2 Union...\n",res)
输出
这将产生以下输出 −
Pandas Index1... Int64Index([10, 20, 30, 40, 50], dtype='int64') Pandas Index2... Index(['p', 'q', 'r', 's', 't', 'u'], dtype='object') Number of elements in index1... 5 Number of elements in index2... 6 The index1 and index2 Union... Index([10, 20, 30, 40, 50, 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u'], dtype='object')
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有用资源
python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/
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