Ответ 1
Вместо создания 2 временных dfs вы можете просто передать их как параметры в файле dict с помощью конструктора DataFrame:
pd.DataFrame({'email':sf.index, 'list':sf.values})
Существует множество способов построения df, см. docs
Конвертировать серии панд в DataFrame
У меня есть серия Pandas sf:
email
[email protected] [1.0, 0.0, 0.0]
[email protected] [2.0, 0.0, 0.0]
[email protected] [1.0, 0.0, 0.0]
[email protected] [4.0, 0.0, 0.0]
[email protected] [1.0, 0.0, 3.0]
[email protected] [1.0, 5.0, 0.0]
И я хотел бы преобразовать его в следующий DataFrame:
index | email | list
_____________________________________________
0 | [email protected] | [1.0, 0.0, 0.0]
1 | [email protected] | [2.0, 0.0, 0.0]
2 | [email protected] | [1.0, 0.0, 0.0]
3 | [email protected] | [4.0, 0.0, 0.0]
4 | [email protected] | [1.0, 0.0, 3.0]
5 | [email protected] | [1.0, 5.0, 0.0]
Я нашел способ сделать это, но я сомневаюсь, что он более эффективный:
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)
Ответы
Ответ 2
to_frame():
Начиная со следующей серии, df:
email
[email protected] A
[email protected] B
[email protected] C
dtype: int64
Я использую to_frame для преобразования ряда в DataFrame:
df = df.to_frame().reset_index()
email 0
0 [email protected] A
1 [email protected] B
2 [email protected] C
3 [email protected] D
Теперь вам нужно только переименовать имя столбца и называть столбец индекса:
df = df.rename(columns= {0: 'list'})
df.index.name = 'index'
Ваш DataFrame готов для дальнейшего анализа.
Обновление: я натолкнулся на эту ссылку, где ответы на удивление похожи на мои.
Ответ 3
Ответ в одну строку будет
myseries.to_frame(name='my_column_name')
myseries.reset_index(drop=True, inplace=True) # As needed
Ответ 4
Series.reset_index с name=...
Часто встречается случай использования, когда Series необходимо перевести в DataFrame. Но если у Series нет имени, то reset_index приведет к чему-то вроде:
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
Где вы видите имя столбца "0". Мы можем исправить это, указав параметр name.
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 с name=...
Если вы хотите создать DataFrame без преобразования индекса в столбец, используйте Series.to_frame, как предлагается в этом ответе. Это также поддерживает параметр имени.
s.to_frame(name='B')
B
A
a 1
b 2
c 3
pd.DataFrame конструктор
Вы также можете сделать то же самое, что и Series.to_frame, указав параметр columns:
pd.DataFrame(s, columns=['B'])
B
A
a 1
b 2
c 3
Ответ 5
Почему не series_obj.to_frame()? Это делает мою работу.
Ответ 6
Series_Name = pd.DataFrame(Series_Name)