パンダシリーズをDataFrameに変換する

私はパンダシリーズSFを持っています：

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]

そして、それを次のDataFrameに変換したいと思います。

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]

私はそれを行う方法を見つけましたが、それがより効率的な方法であるとは思えません。

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つの一時的なdfを作成するのではなく、DataFrameコンストラクターを使用してこれらをdict内のパラメーターとして渡すことができます。

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

dfを作成する方法はたくさんあります。ドキュメントを参照してください

to_frame（）：

次のシリーズから始めて、df：

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

私が使用しto_frameをデータフレームに直列に変換します：

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

これで、列名の名前を変更し、インデックス列に名前を付けるだけで済みます。

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

DataFrameは、さらに分析する準備ができています。

更新：私はちょうど答えがここで私のものと驚くほど似ているこのリンクに出くわしました。

Series.reset_indexname引数

多くの場合、シリーズをDataFrameにプロモートする必要があるユースケースが発生します。ただし、シリーズに名前がない場合はreset_index、次のようになります。

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

列名が表示されている場所は「0」です。nameパラメータを指定することでこれを修正できます。

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

インデックスを列にプロモートせずにDataFrameを作成する場合Series.to_frameは、この回答で提案されているように、を使用します。これはnameパラメーターもサポートします。

s.to_frame(name='B')

   B
A   
a  1
b  2
c  3

pd.DataFrame コンストラクタ

paramをSeries.to_frame指定するのと同じことを行うこともできますcolumns。

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

   B
A   
a  1
b  2
c  3

一行の答えは

myseries.to_frame(name='my_column_name')

または

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

Series.to_frameをに変換するSeriesために使用できますDataFrame。

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

例えば、

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

   newCol
0    a
1    b
2    c

おそらくこれを行うための非Pythonの方法として評価されますが、これにより、必要な結果が1行で得られます。

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

結果：

               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]