Python Pandas系列结合了行 [英] Python Pandas Series combine the rows
本文介绍了Python Pandas系列结合了行的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我的pd.series看起来像这样:
My pd.series looks like this:
df.head()
0 status parentName name describe parent...
1 status parentName name describe parent...
2 status parentName name describe parent...
3 status parentName name describe parent...
4 status parentName name describe parent...
Name: destinationurl, dtype: object
每行都是一个数据框,如下所示:
and each row is a dataframe, which looks like this:
status parentName name describe parentDescribe parentEnName parentID id enName
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现在,我想使用apply函数来组合所有行,然后将其转换为dataframe.就像Rrb中的"rbind"功能一样.
Now I want to use apply function to combine all the rows, and then turn it to dataframe. just like 'rbind' function do in R.
如何使用Python Pandas做到这一点?
How can I do this with Python Pandas?
推荐答案
您可以使用pd.concat
并在Series
上调用tolist
:
You can use pd.concat
and call tolist
on your Series
:
In [144]:
s = pd.Series([pd.DataFrame(data=np.random.randn(5,3), columns=list('abc')), pd.DataFrame(data=np.random.randn(5,3), columns=list('abc')), pd.DataFrame(data=np.random.randn(5,3), columns=list('abc'))])
s
Out[144]:
0 a b c
0 0.295349 -1...
1 a b c
0 -0.380644 0...
2 a b c
0 0.329135 1...
dtype: object
In [149]:
pd.concat(s.tolist(), ignore_index=True)
Out[149]:
a b c
0 0.295349 -1.128448 -0.674335
1 0.413450 0.211495 0.695035
2 -1.983857 -0.795089 -1.807442
3 -0.366494 -1.784717 1.257727
4 -0.651171 1.430601 -0.729049
5 -0.380644 0.986193 0.146934
6 -0.551766 -0.048919 0.315231
7 -0.649579 0.252312 -2.307680
8 -0.715894 -0.134816 0.103490
9 -0.582027 -0.487878 0.836762
10 0.329135 1.266439 -0.071934
11 -0.022002 0.664152 -0.159218
12 -1.411058 0.046058 1.467763
13 0.116095 -2.731663 -0.448027
14 -0.320958 0.587676 -0.654869
这篇关于Python Pandas系列结合了行的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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