팬더 시리즈 SF가 있습니다.
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 그것을 다음 DataFrame으로 변환하고 싶습니다.
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]
나는 그것을 할 수있는 방법을 찾았지만 더 효율적인 방법은 의심 스럽습니다.
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)
답변
2 개의 임시 df를 생성하는 대신 DataFrame 생성자를 사용하여 dict 내에서 매개 변수로 전달할 수 있습니다.
pd.DataFrame({'email':sf.index, 'list':sf.values})
df를 구성하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 문서를 참조하십시오.
답변
to_frame () :
다음 시리즈부터 df :
email
email1@email.com A
email2@email.com B
email3@email.com C
dtype: int64
to_frame 을 사용 하여 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 필요한 것은 열 이름과 인덱스 열의 이름을 바꾸는 것입니다.
df = df.rename(columns= {0: 'list'})
df.index.name = 'index'
DataFrame은 추가 분석을 위해 준비되었습니다.
업데이트 : 나는 대답이 놀랍게도 내 것과 비슷한 이 링크 를 보았습니다.
답변
한 줄 대답은
myseries.to_frame(name='my_column_name')
또는
myseries.reset_index(drop=True, inplace=True) # As needed
답변
Series.reset_indexname논쟁 과 함께
종종 Series가 DataFrame으로 승격되어야하는 사용 사례가 나타납니다. 그러나 시리즈에 이름이 없으면 다음 reset_index과 같은 결과가 나타납니다.
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
열 이름은 “0”입니다. name매개 변수를 지정하여이 문제를 해결할 수 있습니다 .
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 DataFrame을 만들려면 이 답변Series.to_frame 에서 제안한 대로을 사용하십시오 . 이것은 또한 이름 매개 변수를 지원합니다.
s.to_frame(name='B')
B
A
a 1
b 2
c 3
pd.DataFrame 건설자
매개 변수 Series.to_frame를 지정하는 것과 동일한 작업을 수행 할 수도 있습니다 columns.
pd.DataFrame(s, columns=['B'])
B
A
a 1
b 2
c 3
답변
Series.to_frame개종하는 데 사용할 수 있습니다 Series에를 DataFrame.
# The provided name (columnName) will substitute the series name
df = series.to_frame('columnName')
예를 들면
s = pd.Series(["a", "b", "c"], name="vals")
df = s.to_frame('newCol')
print(df)
newCol
0 a
1 b
2 c
답변
아마도 이것을 수행하는 비 파이썬적인 방법으로 등급이 매겨졌지만 이것은 한 줄에 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]
답변
