แปลงชุดหมีแพนด้าเป็น DataFrame

ฉันมีซีรีส์ Pandas 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]

และฉันต้องการแปลงเป็น DataFrame ต่อไปนี้:

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]

ฉันพบวิธีที่จะทำได้ แต่ฉันสงสัยว่ามันมีประสิทธิภาพมากกว่า:

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)

แทนที่จะสร้าง 2 df ชั่วคราวคุณสามารถส่งสิ่งเหล่านี้เป็นพารามิเตอร์ภายในคำสั่งโดยใช้ตัวสร้าง DataFrame:

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

มีหลายวิธีในการสร้าง df ดูเอกสาร

to_frame () :

เริ่มต้นด้วยซีรี่ส์ต่อไปนี้ df:

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

ฉันใช้to_frameเพื่อแปลงซีรีส์เป็น DataFrame:

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

ตอนนี้สิ่งที่คุณต้องมีคือเปลี่ยนชื่อคอลัมน์และตั้งชื่อคอลัมน์ดัชนี:

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

DataFrame ของคุณพร้อมสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม

อัปเดต: ฉันเพิ่งเจอลิงค์นี้ซึ่งคำตอบนั้นคล้ายกับของฉันที่นี่อย่างน่าประหลาด

Series.reset_indexด้วยการnameโต้แย้ง

บ่อยครั้งที่กรณีการใช้งานเกิดขึ้นเมื่อซีรีส์ต้องเลื่อนระดับเป็น DataFrame แต่ถ้าซีรีส์ไม่มีชื่อก็reset_indexจะส่งผลเช่น

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

ที่คุณเห็นชื่อคอลัมน์คือ "0" เราสามารถแก้ไขได้โดยระบุnameพารามิเตอร์

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

หากคุณต้องการสร้าง DataFrame โดยไม่ส่งเสริมดัชนีไปยังคอลัมน์ให้ใช้Series.to_frameตามที่แนะนำในคำตอบนี้ นอกจากนี้ยังสนับสนุนพารามิเตอร์ชื่อ

s.to_frame(name='B')

   B
A   
a  1
b  2
c  3

pd.DataFrame ตัวสร้าง

คุณยังสามารถทำสิ่งเดียวกันกับการSeries.to_frameระบุcolumnsพารามิเตอร์:

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

   B
A   
a  1
b  2
c  3

คำตอบหนึ่งบรรทัดจะเป็น

myseries.to_frame(name='my_column_name')

หรือ

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

Series.to_frameสามารถใช้ในการแปลงไปSeriesDataFrame

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

ตัวอย่างเช่น,

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

   newCol
0    a
1    b
2    c

อาจให้คะแนนเป็นวิธีที่ไม่ใช่ pythonic ในการทำสิ่งนี้ แต่จะให้ผลลัพธ์ที่คุณต้องการในบรรทัด:

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

ผลลัพธ์:

               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]