Pandalar Serisini DataFrame'e dönüştürme

Pandalar serisi sf var:

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]

Ve bunu aşağıdaki DataFrame'e dönüştürmek istiyorum:

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]

Bunu yapmanın bir yolunu buldum, ancak bunun daha verimli olduğundan şüpheliyim:

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)

2 geçici dfs oluşturmak yerine, bunları DataFrame yapıcısını kullanarak bir diktede parametreler olarak geçirebilirsiniz:

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

Bir df oluşturmanın birçok yolu vardır, dokümanlara bakın

to_frame () :

Aşağıdaki Seriden başlayarak, df:

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

Kullandığım to_frame DataFrame için dizi dönüştürmek için:

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

Şimdi ihtiyacınız olan tek şey sütun adını yeniden adlandırmak ve dizin sütununu adlandırmak:

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

DataFrame'iniz daha fazla analiz için hazır.

Güncelleme: Cevapların şaşırtıcı bir şekilde buradaki benimkine benzediği bu bağlantıyla karşılaştım .

Series.reset_indexile nameargüman

Genellikle, bir Serinin bir DataFrame'e yükseltilmesi gerektiğinde kullanım durumu ortaya çıkar. Ama Dizinin adı yoksa, o reset_indexzaman şöyle bir sonuç çıkar:

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

Sütun adını gördüğünüz yer "0" dır. Bunu bir nameparametre belirleyerek düzeltebiliriz .

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

Dizini bir sütuna yükseltmeden bir DataFrame oluşturmak istiyorsanız Series.to_frame, bu yanıtta önerildiği gibi kullanın . Bu aynı zamanda bir isim parametresini de destekler.

s.to_frame(name='B')

   B
A   
a  1
b  2
c  3

pd.DataFrame İnşaatçı

Aynı şeyi Series.to_framebir columnsparametre belirterek de yapabilirsiniz :

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

   B
A   
a  1
b  2
c  3

Tek satırlık cevap

myseries.to_frame(name='my_column_name')

Veya

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

Series.to_frameBir dönüştürmek için kullanılabilir SeriesTo DataFrame.

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

Örneğin,

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

   newCol
0    a
1    b
2    c

muhtemelen bunu yapmanın pitonik olmayan bir yolu olarak derecelendirilmiştir, ancak bu, istediğiniz sonucu bir satırda verecektir:

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

Sonuç:

               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]