Convertir la série Pandas en DataFrame

J'ai une série Pandas 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]

Et je voudrais le transformer en DataFrame suivant:

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]

J'ai trouvé un moyen de le faire, mais je doute que ce soit le plus efficace:

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)

Plutôt que de créer 2 dfs temporaires, vous pouvez simplement les transmettre en tant que paramètres dans un dict en utilisant le constructeur DataFrame:

pd.DataFrame({'email':sf.index, 'list':sf.values})

Il existe de nombreuses façons de construire un df, voir la documentation

to_frame () :

En commençant par la série suivante, df:

email
email1@email.com    A
email2@email.com    B
email3@email.com    C
dtype: int64

J'utilise to_frame pour convertir la série en DataFrame:

df = df.to_frame().reset_index()

    email               0
0   email1@email.com    A
1   email2@email.com    B
2   email3@email.com    C
3   email4@email.com    D

Il ne vous reste plus qu'à renommer le nom de la colonne et à nommer la colonne d'index:

df = df.rename(columns= {0: 'list'})
df.index.name = 'index'

Votre DataFrame est prêt pour une analyse plus approfondie.

Mise à jour: Je viens de tomber sur ce lien où les réponses sont étonnamment similaires aux miennes ici.

Series.reset_indexavec nameargument

Souvent, le cas d'utilisation survient où une série doit être promue en DataFrame. Mais si la série n'a pas de nom, il reset_indexen résultera quelque chose comme,

s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']).rename_axis('A')
s

A
a    1
b    2
c    3
dtype: int64

s.reset_index()

   A  0
0  a  1
1  b  2
2  c  3

Là où vous voyez le nom de la colonne est "0". Nous pouvons résoudre ce problème en spécifiant un nameparamètre.

s.reset_index(name='B')

   A  B
0  a  1
1  b  2
2  c  3

s.reset_index(name='list')

   A  list
0  a     1
1  b     2
2  c     3

Series.to_frame

Si vous souhaitez créer un DataFrame sans promouvoir l'index dans une colonne, utilisez Series.to_frame, comme suggéré dans cette réponse . Cela prend également en charge un paramètre de nom.

s.to_frame(name='B')

   B
A   
a  1
b  2
c  3

pd.DataFrame Constructeur

Vous pouvez également faire la même chose qu'en Series.to_framespécifiant un columnsparamètre:

pd.DataFrame(s, columns=['B'])

   B
A   
a  1
b  2
c  3

La réponse en une ligne serait

myseries.to_frame(name='my_column_name')

Ou

myseries.reset_index(drop=True, inplace=True)  # As needed

Series.to_framepeut être utilisé pour convertir un Seriesen DataFrame.

# The provided name (columnName) will substitute the series name
df = series.to_frame('columnName')

Par exemple,

s = pd.Series(["a", "b", "c"], name="vals")
df = s.to_frame('newCol')
print(df)

   newCol
0    a
1    b
2    c

probablement noté comme une manière non pythonique de le faire, mais cela donnera le résultat que vous voulez dans une ligne:

new_df = pd.DataFrame(zip(email,list))

Résultat:

               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, 3.0]
4   email5@email.com    [1.0, 5.0, 0.0]