tablas - pandas python tutorial español pdf

Python, la mejor manera de convertir una serie de pandas en un marco de datos de pandas

Question

Tengo una serie de Pandas sf:

email
[e-mail]    [1.0, 0.0, 0.0]
[e-mail]    [2.0, 0.0, 0.0]
[e-mail]    [1.0, 0.0, 0.0]
[e-mail]    [4.0, 0.0, 0.0]
[e-mail]    [1.0, 0.0, 3.0]
[e-mail]    [1.0, 5.0, 0.0]

Y me gustaría transformarlo en el siguiente DataFrame:

index | email             | list
_____________________________________________
0     | [e-mail]  | [1.0, 0.0, 0.0]
1     | [e-mail]  | [2.0, 0.0, 0.0]
2     | [e-mail]  | [1.0, 0.0, 0.0]
3     | [e-mail]  | [4.0, 0.0, 0.0]
4     | [e-mail]  | [1.0, 0.0, 3.0]
5     | [e-mail]  | [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)

Answer 1

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

Answer 2

Series_Name = pd.DataFrame (Series_Name)

Answer 3

to_frame () :

Comenzando con la siguiente serie, df:

email
[e-mail]    A
[e-mail]    B
[e-mail]    C
dtype: int64

Yo uso to_frame para convertir la serie a DataFrame:

df = df.to_frame().reset_index()

    email               0
0   [e-mail]    A
1   [e-mail]    B
2   [e-mail]    C
3   [e-mail]    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.