Pandas 시리즈를 DataFrame으로 변환


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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:


137

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.


또 다른 좋은 옵션은 시리즈에 동일한 축이있는 경우 연결하는 것입니다pd.concat([sf.index, sf.values], axis=1)
Lauren

64

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.


1
series_obj.to_frame()공장! 이 클래스 유형을 출력합니다<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Johnny Zhang

1
to_frame().reset_index()대신 사용 reset_index합니까? 당신은 단지 할 수reset_index(name='list')
dumbledad

18

한 줄 대답은

myseries.to_frame(name='my_column_name')

또는

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

17

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

to_frame대신을 사용할 수있는 이유가 궁금 reset_index했지만 둘 다 사용하는 좋은 이유가 있습니까? 여기
dumbledad

@dumbledad 대부분 유틸리티. 인덱스가있는 단일 col 데이터 프레임을 원하면 to_frame ()을 사용하십시오. 두 개의 열이 필요한 경우 (하나는 시리즈 인덱스에서 다른 하나는 시리즈 값 자체에서) reset_index ()를 사용하십시오.
cs95

DataFrame 열 이름으로 사용되는 Seires 인덱스 (즉, 전치)를 사용하여 Series를 DataFrame으로 변환하려면 어떻게해야합니까? to_frame이것을 할 논쟁이없는 것 같습니다. 감사.
혼동

@Confounded 사용 to_frame (). T 그것을 전치
cs95

4

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

1

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]
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