seriesをdataframeに変換

通常のデータ分析ではdescribeやgroupbyで生成される統計データは、series形式に属することが多い.その後の分析やデータ統合の過程で、seriesフォーマットをdataframeフォーマットに変換する必要があることがよくあります.

単一のseriesはdataframeに変換され、indexはインデックスを除去し、dataframeの列

になる.

#    ，    pd.Series S     
series = pd.Series(['  ','  ','  ','  '])
series
Out[57]: 
0      
1      
2      
3      
dtype: object
#        
df = {'  ':series.index,'  ':series.values}
#      DF, pd.DataFrame D F    ，     
#AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'dataframe'
DF = pd.DataFrame(df)
DF
Out[53]: 
         
0       0
1       1
2       2
3       3

単一のseriesでもto_frameがdataframeになる

aa = a.to_frame()

aa
Out[74]: 
   0
0  1
1  2
2  3
3  4

複数のseriesがあり、複数のseriesを統合してseries注意を生成します:seriesのpandasのjoin,merge,concatはpandasのdataframeを使用して直接生成したdfを使用することはできません.行別に統合する必要がある場合は、辞書のモードで行を統合する必要があります.dataframeは直接中が括弧2、辞書のパターンが(‘列名’:シーケンス名)のフォーマットを生成しますが、dataframeの中の括弧内は(シーケンス名)だけです.真ん中はカンマで

隔てられています

a = pd.Series([1,2,3,4])
b = pd.Series([5,6,7,8])
c = pd.Series([8,5,6,9])
df = pd.DataFrame({'a':a,'b':b,'c':c})
a
Out[67]: 
0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64

b
Out[68]: 
0    5
1    6
2    7
3    8
dtype: int64

c
Out[69]: 
0    8
1    5
2    6
3    9
dtype: int64

df
Out[70]: 
   a  b  c
0  1  5  8
1  2  6  5
2  3  7  6
3  4  8  9

d = pd.DataFrame([a,b,c])

d
Out[72]: 
   0  1  2  3
0  1  2  3  4
1  5  6  7  8
2  8  5  6  9