Chuyển đổi Dòng gấu trúc sang DataFrame

Tôi có một loạt 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]

Và tôi muốn chuyển đổi nó thành DataFrame sau:

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]

Tôi đã tìm ra cách để làm điều đó, nhưng tôi nghi ngờ đó là cách hiệu quả hơn:

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)

Thay vì tạo 2 dfs tạm thời, bạn chỉ có thể chuyển chúng dưới dạng các tham số trong một dict bằng cách sử dụng hàm tạo DataFrame:

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

Có rất nhiều cách để xây dựng một df, hãy xem tài liệu

to_frame () :

Bắt đầu với Sê-ri sau, df:

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

Tôi sử dụng to_frame để chuyển đổi chuỗi thành 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

Bây giờ tất cả những gì bạn cần là đổi tên tên cột và đặt tên cho cột chỉ mục:

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

DataFrame của bạn đã sẵn sàng để phân tích thêm.

Cập nhật: Tôi vừa xem qua liên kết này , nơi các câu trả lời tương tự một cách đáng ngạc nhiên với của tôi ở đây.

Series.reset_indexvới namelý lẽ

Thông thường, trường hợp sử dụng xuất hiện trong đó Chuỗi cần được thăng cấp thành DataFrame. Nhưng nếu Sê-ri không có tên, thì reset_indexsẽ dẫn đến một cái gì đó như,

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

Nơi bạn thấy tên cột là "0". Chúng tôi có thể sửa lỗi này bằng cách chỉ định một nametham số.

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

Nếu bạn muốn tạo DataFrame mà không quảng bá chỉ mục thành một cột, hãy sử dụng Series.to_frame, như được đề xuất trong câu trả lời này . Điều này cũng hỗ trợ một tham số tên.

s.to_frame(name='B')

   B
A   
a  1
b  2
c  3

pd.DataFrame Constructor

Bạn cũng có thể làm điều tương tự như Series.to_framebằng cách chỉ định một columnstham số:

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

   B
A   
a  1
b  2
c  3

Câu trả lời một dòng sẽ là

myseries.to_frame(name='my_column_name')

Hoặc là

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

Series.to_framecó thể được sử dụng để chuyển đổi a Seriesthành DataFrame.

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

Ví dụ,

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

   newCol
0    a
1    b
2    c

có thể được xếp loại là một cách không cần quan tâm để làm điều này nhưng điều này sẽ cho kết quả bạn muốn trong một dòng:

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

Kết quả:

               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]