팬더 데이터 프레임을 시리즈로 변환

팬더 데이터 프레임을 시리즈로 변환

저는 판다를 처음 접하는 사람입니다.저는 1행 23열의 팬더 데이터 프레임을 가지고 있습니다.

이거 시리즈로 전환하고 싶은데요?이것을 하는 가장 피톤적인 방법이 무엇인지 궁금합니다.

노력했습니다.pd.Series(myResults)불평하지만,ValueError: cannot copy sequence with size 23 to array axis with dimension 1. 수학적인 면에서 여전히 "벡터"라는 것을 깨달을 만큼 똑똑하지는 않습니다.

감사합니다!

단일 행 데이터 프레임을 변환한 다음 결과를 시리즈로 압축할 수 있습니다(그 반대는to_frame).

df = pd.DataFrame([list(range(5))], columns=["a{}".format(i) for i in range(5)])

>>> df.squeeze(axis=0)
a0    0
a1    1
a2    2
a3    3
a4    4
Name: 0, dtype: int64

참고: @IanS에 의해 제기된 점을 수용하기 위해 (OP의 질문에는 없지만) 데이터 프레임의 크기를 테스트합니다.나는 다음과 같이 추측합니다.df는 데이터 프레임이지만 에지 케이스는 빈 데이터 프레임, 모양(1, 1)의 데이터 프레임 및 둘 이상의 행을 가진 데이터 프레임이며, 이 경우 사용자는 원하는 기능을 구현해야 합니다.

if df.empty:
    # Empty dataframe, so convert to empty Series.
    result = pd.Series()
elif df.shape == (1, 1)
    # DataFrame with one value, so convert to series with appropriate index.
    result = pd.Series(df.iat[0, 0], index=df.columns)
elif len(df) == 1:
    # Convert to series per OP's question.
    result = df.T.squeeze()
else:
    # Dataframe with multiple rows.  Implement desired behavior.
    pass

이는 @themachineist가 제공하는 답변의 행을 따라 단순화할 수도 있습니다.

if len(df) > 1:
    # Dataframe with multiple rows.  Implement desired behavior.
    pass
else:
    result = pd.Series() if df.empty else df.iloc[0, :]

수학적인 면에서 여전히 "벡터"라는 것을 깨달을 만큼 똑똑하지는 않습니다.

오히려 차원의 차이를 인식할 수 있을 정도로 똑똑하다고 하세요. :-)

당신이 할 수 있는 가장 간단한 일은 그 행을 선택하는 것입니다.iloc, 열을 새 인덱스로 하고 값을 값으로 하는 영상 시리즈를 제공합니다.

>>> df = pd.DataFrame([list(range(5))], columns=["a{}".format(i) for i in range(5)])
>>> df
   a0  a1  a2  a3  a4
0   0   1   2   3   4
>>> df.iloc[0]
a0    0
a1    1
a2    2
a3    3
a4    4
Name: 0, dtype: int64
>>> type(_)
<class 'pandas.core.series.Series'>

다음 두 가지 방법 중 하나를 사용하여 데이터 프레임을 슬라이싱하여 영상 시리즈를 가져올 수 있습니다.

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.iloc.html http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.loc.html

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data=np.random.randn(1,8))

series1=df.iloc[0,:]
type(series1)
pandas.core.series.Series

하나의 열 데이터 프레임 df가 있는 경우 이를 열로 변환할 수 있습니다.

df.iloc[:,0]  # pandas Series

하나의 행 데이터 프레임을 가지므로df, 이전의 경우에 해당되도록 바꿔치기 할 수 있습니다.

df.T.iloc[:,0]

스택()을 사용할 수도 있습니다.

df= DataFrame([list(range(5))], columns = [“a{}”.format(I) for I in range(5)])

실행 후 다음을 실행합니다.

df.stack()

데이터 프레임을 직렬로 구하면

다른 방법은..

myResult가 데이터를 포함하는 dataFrame이라고 가정합니다. 1col 및 23행 형태로 데이터를 포함합니다.

# label your columns by passing a list of names
myResult.columns = ['firstCol']

# fetch the column in this way, which will return you a series
myResult = myResult['firstCol']

print(type(myResult))

마찬가지로 여러 열이 있는 Dataframe에서 영상 시리즈를 가져올 수 있습니다.

data = pd.DataFrame({"a":[1,2,3,34],"b":[5,6,7,8]})
new_data = pd.melt(data)
new_data.set_index("variable", inplace=True)

인덱스를 데이터의 열 이름으로 사용하고 모든 데이터가 "value" 열에 있는 데이터 프레임을 제공합니다.

또 다른 방법은 매우 간단합니다.

df= df.iloc[3].reset_index(drop=True).squeeze()

squeeze ->는 Series로 변환하는 것입니다.

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/33246771/convert-pandas-data-frame-to-series