tablas - pandas python tutorial español pdf
Python, la mejor manera de convertir una serie de pandas en un marco de datos de pandas (3)
En lugar de crear 2 dfs temporales, puedes pasarlos como params dentro de un dict usando el constructor de DataFrame:
pd.DataFrame({''email'':sf.index, ''list'':sf.values})
Hay muchas maneras de construir un df, vea los docs
Tengo una serie de Pandas sf:
email
[email protected] [1.0, 0.0, 0.0]
[email protected] [2.0, 0.0, 0.0]
[email protected] [1.0, 0.0, 0.0]
[email protected] [4.0, 0.0, 0.0]
[email protected] [1.0, 0.0, 3.0]
[email protected] [1.0, 5.0, 0.0]
Y me gustaría transformarlo en el siguiente DataFrame:
index | email | list
_____________________________________________
0 | [email protected] | [1.0, 0.0, 0.0]
1 | [email protected] | [2.0, 0.0, 0.0]
2 | [email protected] | [1.0, 0.0, 0.0]
3 | [email protected] | [4.0, 0.0, 0.0]
4 | [email protected] | [1.0, 0.0, 3.0]
5 | [email protected] | [1.0, 5.0, 0.0]
Encontré una manera de hacerlo, pero dudo que sea la más eficiente:
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)
Series_Name = pd.DataFrame (Series_Name)
to_frame () :
Comenzando con la siguiente serie, df:
email
[email protected] A
[email protected] B
[email protected] C
dtype: int64
Yo uso to_frame para convertir la serie a DataFrame:
df = df.to_frame().reset_index()
email 0
0 [email protected] A
1 [email protected] B
2 [email protected] C
3 [email protected] D
Ahora todo lo que necesita es cambiar el nombre de la columna y el nombre de la columna de índice:
df = df.rename(columns= {0: ''list''})
df.index.name = ''index''
Su DataFrame está listo para un análisis posterior.
Actualización: Acabo de encontrar este enlace donde las respuestas son sorprendentemente similares a las mías aquí.