팬더 시리즈를 데이터 프레임으로 변환

팬더 시리즈를 데이터 프레임으로 변환

나는 판다 시리즈 sf:

email
email1@email.com    [1.0, 0.0, 0.0]
email2@email.com    [2.0, 0.0, 0.0]
email3@email.com    [1.0, 0.0, 0.0]
email4@email.com    [4.0, 0.0, 0.0]
email5@email.com    [1.0, 0.0, 3.0]
email6@email.com    [1.0, 5.0, 0.0]

그리고 이를 다음과 같은 데이터 프레임으로 변환하고자 합니다.

index | email             | list
_____________________________________________
0     | email1@email.com  | [1.0, 0.0, 0.0]
1     | email2@email.com  | [2.0, 0.0, 0.0]
2     | email3@email.com  | [1.0, 0.0, 0.0]
3     | email4@email.com  | [4.0, 0.0, 0.0]
4     | email5@email.com  | [1.0, 0.0, 3.0]
5     | email6@email.com  | [1.0, 5.0, 0.0]

저는 그것을 할 방법을 찾았지만, 그것이 더 효율적인지 의심스럽습니다.

df1 = pd.DataFrame(data=sf.index, columns=['email'])
df2 = pd.DataFrame(data=sf.values, columns=['list'])
df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

2개의 임시 dfs를 만드는 대신 DataFrame 생성자를 사용하여 다음과 같은 매개 변수를 딕트 내에서 전달할 수 있습니다.

pd.DataFrame({'email':sf.index, 'list':sf.values})

df를 구성하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 문서를 참조하십시오.

to_frame():

다음 시리즈로 시작, df:

email
email1@email.com    A
email2@email.com    B
email3@email.com    C
dtype: int64

to_frame을 사용하여 시리즈를 DataFrame으로 변환합니다.

df = df.to_frame().reset_index()

    email               0
0   email1@email.com    A
1   email2@email.com    B
2   email3@email.com    C
3   email4@email.com    D

이제 열 이름을 바꾸고 인덱스 열 이름을 지정하기만 하면 됩니다.

df = df.rename(columns= {0: 'list'})
df.index.name = 'index'

데이터 프레임을 추가 분석할 준비가 되었습니다.

업데이트: 저는 방금 이 링크를 발견했는데, 여기 있는 저의 답과 놀랍도록 유사합니다.

한 줄로 대답하면 다음과 같습니다.

myseries.to_frame(name='my_column_name')

또는

myseries.reset_index(drop=True, inplace=True)  # As needed

Series.reset_index 와 함께name논쟁

종종 시리즈를 데이터 프레임으로 승격해야 하는 사용 사례가 발생합니다.하지만 시리즈에 이름이 없다면,reset_index다음과 같은 결과를 초래할 것입니다.

s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']).rename_axis('A')
s

A
a    1
b    2
c    3
dtype: int64

s.reset_index()

   A  0
0  a  1
1  b  2
2  c  3

여기서 열 이름은 "0"입니다.우리는 이것을 고칠 수 있습니다. 그것을 지정하는 것입니다.name매개 변수

s.reset_index(name='B')

   A  B
0  a  1
1  b  2
2  c  3

s.reset_index(name='list')

   A  list
0  a     1
1  b     2
2  c     3

---

Series.to_frame

인덱스를 열로 승격하지 않고 데이터 프레임을 생성하려면Series.to_frame본 회답에서 제시한 바와 같이이름 매개 변수도 지원합니다.

s.to_frame(name='B')

   B
A   
a  1
b  2
c  3

---

pd.DataFrame 생성자

또한 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.Series.to_framea를 지정하여columns매개변수:

pd.DataFrame(s, columns=['B'])

   B
A   
a  1
b  2
c  3

초단순한 방법은 또한

df = pd.DataFrame(series)

1열(계열 값) + 1개의 인덱스(0....n)의 DF를 반환합니다.

Series.to_frame 변환하는 데 사용할 수 있습니다.Series로.DataFrame.

# The provided name (columnName) will substitute the series name
df = series.to_frame('columnName')

---

예를들면,

s = pd.Series(["a", "b", "c"], name="vals")
df = s.to_frame('newCol')
print(df)

   newCol
0    a
1    b
2    c

아마도 이를 위한 비전통적인 방법으로 등급을 매겼지만, 이것은 당신이 원하는 결과를 줄 것입니다.

new_df = pd.DataFrame(zip(email,list))

결과:

               email               list
0   email1@email.com    [1.0, 0.0, 0.0]
1   email2@email.com    [2.0, 0.0, 0.0]
2   email3@email.com    [1.0, 0.0, 0.0]
3   email4@email.com    [4.0, 0.0, 3.0]
4   email5@email.com    [1.0, 5.0, 0.0]

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/26097916/convert-pandas-series-to-dataframe