在熊猫中合并列

Question

我有一个脚本，输出多列，它们之间放置在一起。我希望将这些列合并在一起并删除重复项。我试过合并，合并，连接和加入，但我似乎无法弄清楚。我也尝试合并为一个列表，但这似乎也没有帮助。以下是我的代码：

import pandas as pd 
data = pd.ExcelFile('path') 
newlist = [x for x in data.sheet_names if x.startswith("ZZZ")] 

for x in newlist: 
    sheets = pd.read_excel(data, sheetname = x) 
    column = sheets.loc[:,'YYY'] 

任何帮助真的很感激！

编辑

关于代码的一些更多的信息：数据就是一个excelfile被加载。然后在新列表中显示以ZZZ开头的工作表名称。然后在for循环中调用这些表单。在列，名为YYY的列被调用。这些列被放置在彼此之下，但尚未合并。例如： Here is the output of the columns now我想让他们成为1到17的一个列表。

我希望现在更清楚！

编辑2.0

在这里，我试图是下面提到的concat方法。不过，我仍然得到输出如上图所示，而不是从1到17

my_concat_series = pd.Series() 
for x in newlist: 
    sheets = pd.read_excel(data, sheetname = x) 
    column = sheets.loc[:,'YYY'] 
    my_concat_series = pd.concat([my_concat_series,column]).drop_duplicates() 
    print(my_concat_series) 

Answer 1

列表我不明白怎么pandas.concat不工作，让我们尝试相应的榜样资料图片你发布：

import pandas as pd 
col1 = pd.Series(np.arange(1,12)) 
0  1 
1  2 
2  3 
3  4 
4  5 
5  6 
6  7 
7  8 
8  9 
9  10 
10 11 
dtype: int64 

col2 = pd.Series(np.arange(7,18)) 
0  7 
1  8 
2  9 
3  10 
4  11 
5  12 
6  13 
7  14 
8  15 
9  16 
10 17 
dtype: int64 

然后用pd.concat和drop_duplicates

pd.concat([col1,col2]).drop_duplicates() 

0  1 
1  2 
2  3 
3  4 
4  5 
5  6 
6  7 
7  8 
8  9 
9  10 
10 11 
5  12 
6  13 
7  14 
8  15 
9  16 
10 17 
dtype: int64 

然后，您可以重塑你的数据，你想要的方式，因为我nstance如果你不想重复的索引：
pd.concat([col1,col2]).drop_duplicates().reset_index(drop = True)，

，或者如果你想要的值作为numpy的数组，而不是熊猫系列：

pd.concat([col1,col2]).drop_duplicates()

注意，在最后一种情况下你也可以使用numpy阵列从begginning，这是更快：

import numpy as np 
np.unique(np.concatenate((col1.values,col2.values))) 

如果你希望他们作为一个列表：

list(pd.concat([col1,col2]).drop_duplicates())