Как перевести series в dataframe

Data Independent

Learning Data Analysis One CSV At A Time

Pandas Series To DataFrame – pd.Series.to_frame()

Series = Pandas Series is a one-dimensional labeled (it has a name) array which holds data. The axis (think of these as row names) are called index. Simply, a Pandas Series is like an excel column.

DataFrame = A collection of series. Each series name will be the column name.

Pseudo Code: Convert your Pandas Series into a single column Pandas DF

Pandas Series To DataFrame

.to_frame() Parameters

name (Default: None) = By default, the new DF will create a single column with your Series name as the column name. However, if you wanted to change that, you can specify a new name here.

Now the fun part, let’s take a look at a code sample

Источник

How to Convert Series to DataFrame using Series.to_frame()

Pandas Series to_frame() function converts Series to DataFrame. Series is defined as a type of list that can hold a string, integer, double values, etc.

How to Convert Series to DataFrame

The labels need not be unique but must be a type of hashable. The object supports both integer and label-based indexing and provides a host of functions for performing operations involving the index.

Syntax

Parameters

Series.to_frame() has only one parameter that is a name, which is the substitute for the series name( if it has any).

Return Value

The to_frame() function r eturns a DataFrame representation of series.

Example

Output

In the above example, we can see that we created a series that contained value 100,200,300,400 and 500. Then with the help of the to_frame() function, we converted that into a DataFrame and printed the result.

Write a program to convert a series of characters into a DataFrame.

Output

Here we created a series that contained names Rohit, Mohit, Sohit, and Karan.

Then by using series.to_frame() method, we converted those names into a DataFrame and stored it. And at last, we printed the DataFrame.

The primary difference between Series and Data Frame is that Series can only contain a single list with a particular index. In contrast, the DataFrame is a combination of more than one Series that can analyze the data.

Let’s see the example in Jupyter Notebook.

See the below code.

You can see that we converted Pandas Series to DataFrame, and you can see that number is a column name of DataFrame.

How to convert Multiple Series to DataFrame

To convert Multiple Series to DataFrame,

Let’s see the steps one by one.

Step 1: Define the multiple Series one by one

To define a Series in Python, use pd.Series() method and pass the Python list.

Output

You can see that we have created three Series objects from the Python list.

Step 2: Convert multiple Series to multiple DataFrame

To create a DataFrame from Series, use pd.DataFrame() method. In our case, it is a multiple series so that we will create multiple DataFrames.

Output

You can see that all the three series are now DataFrames with its column name.

Now, we need to concat these DataFrames to create one DataFrame that can be useful for further analysis.

Step 3: Concat all three DataFrames

To concat Pandas DataFrames, use the Pandas concat() method. The concat() method is used to concatenate the pandas objects along a particular axis with optional set logic, which can be union or intersection along the other axes.

Just add one line of concat() method, and that’s it.

You can see that we have passed a list of DataFrames to the concat method. Now, if you print the df, then it will print the complete DataFrame created from multiple series objects.

Output

That’s it. We have successfully created a single DataFrame from multiple Series.

Conclusion

Pandas DataFrame is one of the most popular Data Structure in Data Science. Conversion from one type to another is the regular operation in Data science but frequently used operation. Series and DataFrame are both useful when analyzing the data, and converting them from one to another is a distinct task. Using the to_frame() method, we saw how we convert the Series to DataFrame. That is it for this tutorial. Thanks.

Источник

Изучаем pandas. Урок 2. Структуры данных Series и DataFrame

Во втором уроке мы познакомимся со структурами данных pandas – это Series и DataFrame. Основное внимание будет уделено вопросам создания и получения доступа к элементам данных структур, а также общим понятиям, которые позволят более интуитивно работать с ними в будущем.

Введение

Структура данных Series

Пора переходить к практике!

Импортируем нужные нам библиотеки.

Создать структуру Series можно на базе различных типов данных:

Конструктор класса Series выглядит следующим образом:

data – массив, словарь или скалярное значение, на базе которого будет построен Series;

copy – создает копию массива данных, если параметр равен True в ином случае ничего не делает.

В большинстве случаев, при создании Series, используют только первые два параметра. Рассмотрим различные варианты как это можно сделать.

Создание Series из списка Python

Самый простой способ создать Series – это передать в качестве единственного параметра в конструктор класса список Python.

Обратите внимание на левый столбец, в нем содержатся метки, которые мы передали в качестве index параметра при создании структуры. Правый столбец – это по-прежнему элементы нашей структуры.

Создание Series из ndarray массива из numpy

Создадим простой массив из пяти чисел, аналогичный списку из предыдущего раздела. Библиотеки pandas и numpy должны быть предварительно импортированы.

Теперь создадим Series с буквенными метками.

Создание Series из словаря (dict)

Еще один способ создать структуру Series – это использовать словарь для одновременного задания меток и значений.

Создание Series с использованием константы

Рассмотрим еще один способ создания структуры. На этот раз значения в ячейках структуры будут одинаковыми.

В созданной структуре Series имеется три элемента с одинаковым содержанием.

Работа с элементами Series

Можно использовать метку, тогда работа с Series будет похожа на работу со словарем (dict) в Python.

Доступно получение slice’ов.

В поле для индекса можно поместить условное выражение.

Со структурами Series можно работать как с векторами: складывать, умножать вектор на число и т.п.

Структура данных DataFrame

Если Series представляет собой одномерную структуру, которую для себя можно представить как таблицу с одной строкой, то DataFrame – это уже двумерная структура – полноценная таблица с множеством строк и столбцов.

Конструктор класса DataFrame выглядит так:

index – список меток для записей (имена строк таблицы);

columns – список меток для полей (имена столбцов таблицы);

copy – создает копию массива данных, если параметр равен True в ином случае ничего не делает.

Структуру DataFrame можно создать на базе:

Создание DataFrame из словаря

В данном случае будет использоваться одномерный словарь, элементами которого будут списки, структуры Series и т.д.

Создание DataFrame из списка словарей

Создание DataFrame из двумерного массива

Работа с элементами DataFrame

Основные подходы представлены в таблице ниже.

Теперь посмотрим, как использовать данные операций на практике.

Операция: выбор столбца.

Операция: выбор строки по метке.

Операция: выбор строки по индексу.

Операция: slice по строкам.

Операция: выбор строк, отвечающих условию.

P.S.

Изучаем pandas. Урок 2. Структуры данных Series и DataFrame : 6 комментариев

Опечатка: случае[т]
В большинстве случает, при создании Series

P.S. Спасибо за статью!

> Конструктор класса Series выглядит следующим образом:
> … fastpath=False

Про этот параметр ничего не сказали.

И слово “slice”, которое вы как только не склоняете здесь и далее в книге, переводится как “срез”. Это вполне себе русское и подходящее по смыслу слово.

Как мне кажется, ‘slice’ стало уже сленговым словом, и его вполне можно употреблять. Но слово ‘срез’ звучит тоже не плохо))) В данном случае выбор был сделан в пользу первого.

Источник

How to Convert Pandas Series to a DataFrame

In this tutorial, you’ll see how to convert Pandas Series to a DataFrame. You’ll also observe how to convert multiple Series into a DataFrame.

To begin, here is the syntax that you may use to convert your Series to a DataFrame:

Alternatively, you can use this approach to convert your Series:

In the next section, you’ll see how to apply the above syntax using a simple example.

Steps to Convert Pandas Series to DataFrame

Step 1: Create a Series

To start with a simple example, let’s create Pandas Series from a List of 5 items:

Run the code in Python, and you’ll get the following Series:

Note that the syntax of print(type(my_series)) was added at the bottom of the code in order to demonstrate that we created a Series (as highlighted in yellow above).

Step 2: Convert the Pandas Series to a DataFrame

Next, convert the Series to a DataFrame by adding df = my_series.to_frame() to the code:

Run the code, and you’ll now get a DataFrame:

In the above case, the column name is ‘0.’ Alternatively, you may rename the column by adding df = df.rename(columns = <0:’item’>) to the code:

You’ll now see the new column name at the top:

Convert Multiple Series to Pandas DataFrame

Now you’ll observe how to convert multiple Series (for the following data) into a DataFrame.

Let’s now create the 3 Series based on the above data:

Run the code, and you’ll get the following 3 Series:

In order to convert the 3 Series into a DataFrame, you’ll need to:

Here is the complete code:

Once you run the code, you’ll get this single DataFrame:

Additional Resources

You may visit the Pandas Documentation to learn more about to_frame().

You may also check the following guides for the steps to:

Источник

Структуры данных в pandas / pd 2

Ядром pandas являются две структуры данных, в которых происходят все операции:

Series — это структура, используемая для работы с последовательностью одномерных данных, а Dataframe — более сложная и подходит для нескольких измерений.

Пусть они и не являются универсальными для решения всех проблем, предоставляют отличный инструмент для большинства приложений. При этом их легко использовать, а множество более сложных структур можно упросить до одной из этих двух.

Однако особенности этих структур основаны на одной черте — интеграции в их структуру объектов index и labels (метки). С их помощью структурами становится очень легко манипулировать.

Series (серии)

Создание объекта Series

Для создания объекта Series с предыдущего изображения необходимо вызвать конструктор Series() и передать в качестве аргумента массив, содержащий значения, которые необходимо включить.

Как можно увидеть по выводу, слева отображаются значения индексов, а справа — сами значения (данные).

В таком случае необходимо будет при вызове конструктора включить параметр index и присвоить ему массив строк с метками.

Выбор элементов по индексу или метке

Выбирать отдельные элементы можно по принципу обычных массивов numpy, используя для этого индекс.

Или же можно выбрать метку, соответствующую положению индекса.

Таким же образом можно выбрать несколько элементов массива numpy с помощью следующей команды:

В этом случае можно использовать соответствующие метки, но указать их список в массиве.

Присваивание значений элементам

Понимая как выбирать отдельные элементы, важно знать и то, как присваивать им новые значения. Можно делать это по индексу или по метке.

Создание Series из массивов NumPy

Фильтрация значений

Например, если нужно узнать, какие элементы в Series больше 8, то можно написать следующее:

Операции и математические функции

Для операторов можно написать простое арифметическое уравнение.

Количество значений

В Series часто встречаются повторения значений. Поэтому важно иметь информацию, которая бы указывала на то, есть ли дубликаты или конкретное значение в объекте.

Значения NaN

Функции isnull() и notnull() очень полезны для определения индексов без значения.

Series из словарей

Операции с сериями

Одно из главных достоинств этого типа структур данных в том, что он может выравнивать данные, определяя соответствующие метки.

Новый объект получает только те элементы, где метки совпали. Все остальные тоже присутствуют, но со значением NaN.

DataFrame (датафрейм)

Создание Dataframe

Выбор элементов

То же можно проделать и для получения списка индексов.

Указав в квадратных скобках название колонки, можно получить значений в ней.

Для строк внутри Dataframe используется атрибут loc со значением индекса нужной строки.

Для выбора нескольких строк можно указать массив с их последовательностью.

Если необходимо извлечь часть Dataframe с конкретными строками, для этого можно использовать номера индексов. Она выведет данные из соответствующей строки и названия колонок.

Возвращаемое значение — объект Dataframe с одной строкой. Если нужно больше одной строки, необходимо просто указать диапазон.

Наконец, если необходимо получить одно значение из объекта, сперва нужно указать название колонки, а потом — индекс или метку строки.

Присваивание и замена значений

Одна из главных особенностей структур данных pandas — их гибкость. Можно вмешаться на любом уровне для изменения внутренней структуры данных. Например, добавление новой колонки — крайне распространенная операция.

Ее можно выполнить, присвоив значение экземпляру Dataframe и определив новое имя колонки.

Здесь видно, что появилась новая колонка new со значениями 12 для каждого элемента.

Для обновления значений можно использовать массив.

Тот же подход используется для обновления целой колонки. Например, можно применить функцию np.arrange() для обновления значений колонки с помощью заранее заданной последовательности.

Наконец, для изменения одного значения нужно лишь выбрать элемент и присвоить ему новое значение.

Вхождение значений

Удаление колонки

Фильтрация

Даже для Dataframe можно применять фильтры, используя определенные условия. Например, вам нужно получить все значения меньше определенного числа (допустим, 1,2).

Dataframe из вложенного словаря

В Python часто используется вложенный dict :

При интерпретации вложенный структуры возможно такое, что не все поля будут совпадать. pandas компенсирует это несоответствие, добавляя NaN на место недостающих значений.

Транспонирование Dataframe

Объекты Index

В отличие от других элементов в структурах данных pandas ( Series и Dataframe ) объекты index — неизменяемые. Это обеспечивает безопасность, когда нужно передавать данные между разными структурами.

У каждого объекта Index есть методы и свойства, которые нужны, чтобы узнавать значения.

Методы Index

Есть методы для получения информации об индексах из структуры данных. Например, idmin() и idmax() — структуры, возвращающие индексы с самым маленьким и большим значениями.

Индекс с повторяющимися метками

Пока что были только те случаи, когда у индексов одной структуры лишь одна, уникальная метка. Для большинства функций это обязательное условие, но не для структур данных pandas.

Определим, например, Series с повторяющимися метками.

Операции между структурами данных

Гибкие арифметические методы

Уже рассмотренные операции можно выполнять с помощью гибких арифметических методов:

Операции между Dataframe и Series

Источник