Pandas pd.concat和#x27；s'；名称'；vs'；钥匙'；关键词

我想连接两个未命名的

系列

（它们未命名，因为我正在动态创建它们。）

我的第一次尝试如下：

In [41]: pd.concat([pd.Series([1,2,3]), pd.Series([4,5,6])],
       : names=['foo', 'bar'], axis=1)
Out[41]:
   0  1
0  1  4
1  2  5
2  3  6

我很惊讶这不起作用，并阅读了文档：

名称：列表，默认为无

结果层次索引中级别的名称

这本身对我来说意义不大

我尝试了不那么直观的

键

关键字，这实现了我认为

名称

可以做到的：

In [46]: pd.concat([pd.Series([1,2,3]), pd.Series([4,5,6])],
       : keys=['foo', 'bar'], axis=1)
Out[46]:
   foo  bar
0    1    4
1    2    5
2    3    6

---

这是怎么回事？为什么我的列名是由一个名为

keys

的关键字指定的，而不是由关键字

names

指定的？

names

-用names选项标记您创建的索引键。这为分层索引或多索引级别命名。如果级别不止一个，则将实现名称，否则将忽略它们

Keys

-使用Keys选项在数据的最外层添加层次索引。当您传递一个序列时，索引将在键的帮助下设置。（很像

设置索引

）。连接后，它们将转换为数据帧，因此在您的案例中，系列索引将设置为列名

当您在不使用axis=1的情况下通过这两项时，您可以看到标记继承人索引和添加继承人索引的含义

pd.concat([pd.Series([1,2,3]), pd.Series([4,5,6])], keys=['foo', 'bar'], names=['Nice', 'TOO'])

也很好 foo 0 1 1 2 2 3 巴0 4 1 5 2 6 数据类型：int64

---

正如您所看到的，级别是按名称参数命名的，其中As index是按keys参数设置的

我可能不知道您的问题的具体答案，但我知道的是，在动态创建时，您可以指定名称，然后按照预期工作

pd.concat（[pd.Series（[1,2,3]，name='foo'），pd.Series（[4,5,6]，name='bar'）]，axis=1）

@Uvar非常有用。是的，这确实消除了我问这个问题的必要性！（尽管正如您所说，它没有回答！）如果串联导致生成层次索引，那么轴将被指定这些名称。否则，它将被忽略。它们在语义上是不同的，因为名称标记层次索引名称，而键标记索引标签值。这里没有层次索引docstrings给出了结果的示例，但可能参数名称或描述应该更清楚，因为一个命名索引级别，另一个命名每个级别的索引标签并不明显 Nice TOO foo 0 1 1 2 2 3 bar 0 4 1 5 2 6 dtype: int64