Konwertuj serie pandy na DataFrame

Mam SF z serii Pandas:

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]

Chciałbym przekształcić go w następującą ramkę DataFrame:

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]

Znalazłem sposób, żeby to zrobić, ale wątpię, żeby był wydajniejszy:

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)

Zamiast tworzyć 2 tymczasowe pliki df, możesz po prostu przekazać je jako parametry w dykt, używając konstruktora DataFrame:

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

Istnieje wiele sposobów tworzenia df, zobacz dokumentację

to_frame () :

Począwszy od następującej serii, df:

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

Używam to_frame do konwersji serii na 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

Teraz wszystko, czego potrzebujesz, to zmienić nazwę kolumny i nazwać kolumnę indeksu:

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

Twoja ramka DataFrame jest gotowa do dalszej analizy.

Aktualizacja: właśnie trafiłem na ten link, w którym odpowiedzi są zaskakująco podobne do moich tutaj.

Series.reset_indexz nameargumentem

Często pojawia się przypadek użycia, w którym seria musi zostać promowana do ramki DataFrame. Ale jeśli seria nie ma nazwy, reset_indexspowoduje to, że

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

Tam, gdzie widzisz, nazwa kolumny to „0”. Możemy to naprawić, określając nameparametr.

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

Jeśli chcesz utworzyć ramkę danych bez podwyższania indeksu do kolumny, użyj Series.to_frame, zgodnie z sugestią w tej odpowiedzi . To również obsługuje parametr name.

s.to_frame(name='B')

   B
A   
a  1
b  2
c  3

pd.DataFrame Konstruktor

Możesz też zrobić to samo, co Series.to_framepodając columnsparametr:

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

   B
A   
a  1
b  2
c  3

Jedna linia odpowiedzi brzmiałaby

myseries.to_frame(name='my_column_name')

Lub

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

Series.to_framemożna użyć do konwersji a Seriesdo DataFrame.

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

Na przykład,

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

   newCol
0    a
1    b
2    c

prawdopodobnie ocenione jako sposób inny niż Python, ale to da wynik, który chcesz w linii:

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

Wynik:

               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]