蟒蛇，将大 pandas 系列转换为大 pandas 数据框的最佳方式 [英] python, best way to convert a pandas series into a pandas dataframe
本文介绍了蟒蛇，将大 pandas 系列转换为大 pandas 数据框的最佳方式的处理方法，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
我有一个熊猫系列sf：
I have a Pandas series 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]
我想将其转换为以下DataFrame：
And I would like to transform it to the following 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]
我找到了一种方法，但我怀疑是更多有效的一个：
I found a way to do it, but I doubt it's the more efficient one:
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)
推荐答案
而不是创建2个临时dfs，您可以使用DataFrame构造函数：
Rather than create 2 temporary dfs you can just pass these as params within a dict using the DataFrame constructor:
pd.DataFrame({'email':sf.index, 'list':sf.values})
有很多方法来构建一个df，请参阅 docs
There are lots of ways to construct a df, see the docs
这篇关于蟒蛇，将大 pandas 系列转换为大 pandas 数据框的最佳方式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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