Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для преобразования серии pandas в кадр данных pandas:
my_df = my_series. to_frame (name='column_name')
В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике.
Пример 1: преобразование одной серии в Pandas DataFrame
Предположим, у нас есть следующая серия панд:
import pandas as pd
#create pandas Series
my_series = pd.Series([3, 4, 4, 8, 14, 17, 20])
#view pandas Series
print(my_series)
0 3
1 4
2 4
3 8
4 14
5 17
6 20
dtype: int64
#view object type
print(type(my_series))
<class 'pandas.core.series.Series'>
Мы можем использовать функцию to_frame() для быстрого преобразования этой серии pandas в pandas DataFrame:
#convert Series to DataFrame and specify column name to be 'values'
my_df = my_series. to_frame (name='values')
#view pandas DataFrame
print(my_df)
values
0 3
1 4
2 4
3 8
4 14
5 17
6 20
#view object type
print(type(my_df))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Пример 2: преобразование нескольких серий в Pandas DataFrame
Предположим, у нас есть три разных серии панд:
import pandas as pd
#define three Series
name = pd.Series(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
points = pd.Series([34, 20, 21, 57, 68])
assists = pd.Series([8, 12, 14, 9, 11])
Мы можем использовать следующий синтаксис для преобразования каждой серии в DataFrame и объединения трех DataFrames в один окончательный DataFrame:
#convert each Series to a DataFrame
name_df = name. to_frame (name='name')
points_df = points. to_frame (name='points')
assists_df = assists. to_frame (name='assists')
#concatenate three Series into one DataFrame
df = pd.concat([name_df, points_df, assists_df], axis= 1 )
#view final DataFrame
print(df)
name points assists
0 A 34 8
1 B 20 12
2 C 21 14
3 D 57 9
4 E 68 11
Конечным результатом является кадр данных pandas, где каждая серия представляет собой столбец.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие общие преобразования объектов данных в pandas:
Как преобразовать серию Pandas в массив NumPy
Как преобразовать Pandas DataFrame в массив NumPy
Как преобразовать Pandas DataFrame в словарь
Как преобразовать Pandas DataFrame в список