将Counter对象转换为Pandas DataFrame [英] Transform a Counter object into a Pandas DataFrame

问题描述

我在列表中使用 Counter 来计算此变量：

  final = Counter（event_container）
  

打印最终给出：

  Counter（{'fb_view_listing'：76，'fb_homescreen'：63，'rt_view_listing'：50，'rt_home_start_app'：46，'fb_view_wishlist'：39，'fb_view_product' ：'，'fb_search'：29'''''''''''''''' ，'sale'：1，'guest_sale'：1，'remove_from_cart'：1，'rt_transaction_confirmation'：1，'login'：1}）
  

现在我想将 final 转换成Pandas DataFrame ，但是我在做：

  final_df = pd.DataFrame（final）
  pre> 
 
 
但我收到错误。
 
 
 
我猜最终不是一个正确的字典，所以如何我将 final 转换成字典？或者另一种方法是将 final 转换为 DataFrame ？
解决方案
您可以使用  from_dict  ，并通过param  orient ='index'，然后调用  reset_index  ，所以你得到一个2列df：
 在[40]中：
从集合导入计数器
d = Counter（{'fb_view_listing'：76，'fb_homescreen'：63，'rt_view_listing'：50，'rt_home_start_app'：46，'fb_view_wishlist'：39，'fb_view_product'：37，'fb_search' rt_view_product'：23，'fb_view_cart'：22，'rt_search'：12，'rt_view_cart'：12，'add_to_cart'：2，'create_campaign'：1，'fb_connect'：1，'sale' ，'guest_sale'：1，'remove_from_cart'：1，'rt_transaction_confirmation'：1，'login'：1}）
 df = pd.DataFrame.from_dict（d，orient ='index'）reset_index 
 df 
 
出[40]：
索引0 
 0登录1 
 1 rt_transaction_confirmation 1 
 2 fb_view_cart 22 
 3 fb_connect 1 
 4 rt_view_product 23 
 5 fb_search 29 
 6 sale 1 
 7 fb_view_listing 76 
 8 add_to_cart 2 
 9 rt_view_cart 12 
 10 fb_homescreen 63 
 11 fb_view_product 37 
 12 rt_home_start_app 46 
 13 fb_view_wishlist 39 
 14 create_campaign 1 
 15 rt_search 12 
 16 guest_sale 1 
 17 remove_from_cart 1 
 18 rt_view_listing 50 
  
您可以将列重命名为更有意义的内容：
 在[43]中：
 df = df.rename（columns = {'index'：'event'，0：'count'}）
 df 
 
输出[43]：
事件计数
 0登录1 
 1 rt_transaction_confirmation 1 
 2 fb_view_cart 22 
 3 fb_connect 1 
 4 rt_view_product 23 
 5 fb_search 29 
 6销售1 
 7 fb_view_listing 76 
 8 add_to_cart 2 
 9 rt_view_cart 12 
 10 fb_homescreen 63 
 11 fb_view_product 37 
 12 rt_home_start_app 46 
 13 fb_view_wishlist 39 
 14 create_campaign 1 
 15 rt_search 12 
 16 guest_sale 1 
 17 remove_from_cart 1 
 18 rt_view_listing 50 
  
 
I used Counter on a list to compute this variable:
final = Counter(event_container)
print final gives:
Counter({'fb_view_listing': 76, 'fb_homescreen': 63, 'rt_view_listing': 50, 'rt_home_start_app': 46, 'fb_view_wishlist': 39, 'fb_view_product': 37, 'fb_search': 29, 'rt_view_product': 23, 'fb_view_cart': 22, 'rt_search': 12, 'rt_view_cart': 12, 'add_to_cart': 2, 'create_campaign': 1, 'fb_connect': 1, 'sale': 1, 'guest_sale': 1, 'remove_from_cart': 1, 'rt_transaction_confirmation': 1, 'login': 1})
Now I want to convert final into a Pandas DataFrame, but when I'm doing:
final_df = pd.DataFrame(final)
but I got an error.

I guess final is not a proper dictionary, so how can I convert final to a dictionary? Or is it an other way to convert final to a DataFrame?
解决方案
You can construct using from_dict and pass param orient='index', then call reset_index so you get a 2 column df:
In [40]:
from collections import Counter
d = Counter({'fb_view_listing': 76, 'fb_homescreen': 63, 'rt_view_listing': 50, 'rt_home_start_app': 46, 'fb_view_wishlist': 39, 'fb_view_product': 37, 'fb_search': 29, 'rt_view_product': 23, 'fb_view_cart': 22, 'rt_search': 12, 'rt_view_cart': 12, 'add_to_cart': 2, 'create_campaign': 1, 'fb_connect': 1, 'sale': 1, 'guest_sale': 1, 'remove_from_cart': 1, 'rt_transaction_confirmation': 1, 'login': 1})
df = pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index').reset_index()
df

Out[40]:
                          index   0
0                         login   1
1   rt_transaction_confirmation   1
2                  fb_view_cart  22
3                    fb_connect   1
4               rt_view_product  23
5                     fb_search  29
6                          sale   1
7               fb_view_listing  76
8                   add_to_cart   2
9                  rt_view_cart  12
10                fb_homescreen  63
11              fb_view_product  37
12            rt_home_start_app  46
13             fb_view_wishlist  39
14              create_campaign   1
15                    rt_search  12
16                   guest_sale   1
17             remove_from_cart   1
18              rt_view_listing  50
You can rename the columns to something more meaningful:
In [43]:
df = df.rename(columns={'index':'event', 0:'count'})
df

Out[43]:
                          event  count
0                         login      1
1   rt_transaction_confirmation      1
2                  fb_view_cart     22
3                    fb_connect      1
4               rt_view_product     23
5                     fb_search     29
6                          sale      1
7               fb_view_listing     76
8                   add_to_cart      2
9                  rt_view_cart     12
10                fb_homescreen     63
11              fb_view_product     37
12            rt_home_start_app     46
13             fb_view_wishlist     39
14              create_campaign      1
15                    rt_search     12
16                   guest_sale      1
17             remove_from_cart      1
18              rt_view_listing     50


                        
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