如何在Python（含Pandas）中合并两个向量？

嘿，我来帮你梳理下在Python（包括Pandas）里怎么实现类似R中合并向量的操作～

一、基础Python中的列表合并（对应R的向量） #

Python里没有直接叫"向量"的结构，最接近的就是列表(list)，合并起来非常直观，有几种常用方式：

1. 合并两个列表 #

用+运算符就能直接拼接，和R里的c()用法逻辑很像：

list_1 = ["a", "b", "c"]
list_2 = ["d", "e", "f"]

# 拼接两个列表，返回新列表
combined_list = list_1 + list_2
print(combined_list)
# 输出: ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

2. 列表与单个元素合并 #

如果要把单个元素加到列表里，只需要把元素放进一个临时列表再用+，或者用append()方法（注意append是直接修改原列表，而+是返回新列表）：

list_1 = ["a", "b", "c"]
single_item = "g"

# 方式1：返回新列表
combined_with_single = list_1 + [single_item]
print(combined_with_single)
# 输出: ['a', 'b', 'c', 'g']

# 方式2：修改原列表
list_1.append(single_item)
print(list_1)
# 输出: ['a', 'b', 'c', 'g']

二、Pandas中的Series合并（对应R的向量） #

如果用Pandas处理数据，Series就是对应R向量的结构，合并推荐用pd.concat()（旧版的append()方法已经被标记为弃用，不建议再用）：

1. 合并两个Series #

import pandas as pd

s1 = pd.Series(["a", "b", "c"])
s2 = pd.Series(["d", "e", "f"])

# 拼接两个Series，ignore_index=True用来重置索引，避免索引重复
combined_series = pd.concat([s1, s2], ignore_index=True)
print(combined_series)
# 输出:
# 0    a
# 1    b
# 2    c
# 3    d
# 4    e
# 5    f
# dtype: object

2. Series与单个元素合并 #

同样可以用pd.concat()，把单个元素包装成Series再拼接：

s1 = pd.Series(["a", "b", "c"])
single_elem = pd.Series(["g"])

combined_with_single = pd.concat([s1, single_elem], ignore_index=True)
print(combined_with_single)
# 输出:
# 0    a
# 1    b
# 2    c
# 3    g
# dtype: object

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stevec