Перетворити фрейм даних панд на серії

Я дещо новачок у пандах. У мене є кадр даних pandas, який становить 1 рядок на 23 стовпці.

Я хочу перетворити це на серію? Цікаво, який найбільш пітонічний спосіб це зробити?

Я пробував, pd.Series(myResults)але це скаржиться ValueError: cannot copy sequence with size 23 to array axis with dimension 1. Це недостатньо розумно, щоб усвідомити, що це все ще "вектор" в математичному плані.

Дякую!

Це недостатньо розумно, щоб усвідомити, що це все ще "вектор" в математичному плані.

Скажіть швидше, що це досить розумно, щоб розпізнати різницю в розмірності. :-)

Я думаю, що найпростіше, що ви можете зробити, це вибрати цей рядок позиційно, використовуючи це iloc, що дає вам Серію зі стовпцями як новим індексом і значеннями як значення:

>>> df = pd.DataFrame([list(range(5))], columns=["a{}".format(i) for i in range(5)])
>>> df
   a0  a1  a2  a3  a4
0   0   1   2   3   4
>>> df.iloc[0]
a0    0
a1    1
a2    2
a3    3
a4    4
Name: 0, dtype: int64
>>> type(_)
<class 'pandas.core.series.Series'>

Ви можете транспонувати однорядовий фрейм даних (що все одно призводить до фрейму даних), а потім стиснути результати в ряд (обернене до to_frame).

df = pd.DataFrame([list(range(5))], columns=["a{}".format(i) for i in range(5)])

>>> df.T.squeeze()  # Or more simply, df.squeeze() for a single row dataframe.
a0    0
a1    1
a2    2
a3    3
a4    4
Name: 0, dtype: int64

Примітка: Щоб врахувати питання, підняте @IanS (навіть якщо це не в запитанні OP), протестуйте розмір кадру даних. Я припускаю, що dfце фрейм даних, але випадки ребер - це порожній фрейм даних, фрейм даних фігури (1, 1) та фрейм даних з більш ніж одним рядком, і в цьому випадку використання має реалізувати бажану функціональність.

if df.empty:
    # Empty dataframe, so convert to empty Series.
    result = pd.Series()
elif df.shape == (1, 1)
    # DataFrame with one value, so convert to series with appropriate index.
    result = pd.Series(df.iat[0, 0], index=df.columns)
elif len(df) == 1:
    # Convert to series per OP's question.
    result = df.T.squeeze()
else:
    # Dataframe with multiple rows.  Implement desired behavior.
    pass

Це також можна спростити у відповідності до відповіді, наданої @themachinist.

if len(df) > 1:
    # Dataframe with multiple rows.  Implement desired behavior.
    pass
else:
    result = pd.Series() if df.empty else df.iloc[0, :]

Ви можете отримати серію шляхом нарізання вашого кадру даних одним із цих двох методів:

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.iloc.html http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.loc.html

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data=np.random.randn(1,8))

series1=df.iloc[0,:]
type(series1)
pandas.core.series.Series

Інший спосіб -

Припустимо, myResult - це dataFrame, який містить ваші дані у вигляді 1 колон та 23 рядків

// label your columns by passing a list of names
myResult.columns = ['firstCol']

// fetch the column in this way, which will return you a series
myResult = myResult['firstCol']

print(type(myResult))

Подібним чином ви можете отримати серії з Dataframe з кількома стовпцями.

Ви також можете використовувати stack ()

df= DataFrame([list(range(5))], columns = [“a{}”.format(I) for I in range(5)])

Після u запустіть df, а потім запустіть:

df.stack()

Ви отримуєте свій кадр даних послідовно

data = pd.DataFrame({"a":[1,2,3,34],"b":[5,6,7,8]})
new_data = pd.melt(data)
new_data.set_index("variable", inplace=True)

Це дає фрейм даних з індексом як ім'ям стовпця даних, і всі дані присутні в стовпці "значення"