Перетворити серію панд на DataFrame

У мене є серія 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]

І я хотів би перетворити його на такий 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]

Я знайшов спосіб зробити це, але сумніваюся, що він є більш ефективним:

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)

Замість того, щоб створювати 2 тимчасові dfs, ви можете просто передавати їх як параметри в дикті, використовуючи конструктор DataFrame:

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

Існує безліч способів побудови df, див. Документи

to_frame () :

Починаючи з наступної серії, df:

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

Я використовую to_frame для перетворення серії в 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

Тепер все, що вам потрібно, це перейменувати назву стовпця та назвати стовпець індексу:

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

Ваш DataFrame готовий до подальшого аналізу.

Оновлення: Я щойно натрапив на це посилання, де відповіді напрочуд схожі на мої тут.

Series.reset_indexз nameаргументом

Часто випадки використання трапляються там, де Серію потрібно підвищити до DataFrame. Але якщо Серія не має назви, то reset_indexце призведе до чогось типу,

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

Там, де ви бачите, назва стовпця - "0". Ми можемо це виправити, вказавши nameпараметр.

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

Якщо ви хочете створити DataFrame, не просуваючи індекс до стовпця, використовуйте Series.to_frame, як запропоновано у цій відповіді . Це також підтримує параметр імені.

s.to_frame(name='B')

   B
A   
a  1
b  2
c  3

pd.DataFrame Конструктор

Ви також можете зробити те ж саме, що Series.to_frameі вказавши columnsпараметр:

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

   B
A   
a  1
b  2
c  3

Відповідь у один рядок буде

myseries.to_frame(name='my_column_name')

Або

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

Series.to_frameможе бути використаний для перетворення a Seriesв DataFrame.

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

Наприклад,

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

   newCol
0    a
1    b
2    c

ймовірно, класифікується як непітонічний спосіб зробити це, але це дасть результат, який ви хочете, у рядку:

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

Результат:

               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]