使用系列索引作为列将pandas系列转换为数据框。

Question

我有一个Series，像这样：

series = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})

我想将它转换为像这样的数据框：

    a   b   c
0   1   2   3

pd.Series.to_frame()无法正常工作，其结果如下：

    0
a   1
b   2
c   3

我如何将一个带有索引的 Series 转换成 DataFrame，并将其索引作为新 DataFrame 的列名呢？

- Jzou

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series.to_frame().T - MaxU - stand with Ukraine

可能是重复问题：[Python，将Pandas Series转换为Pandas DataFrame的最佳方法] (https://dev59.com/D18e5IYBdhLWcg3wFnTm) - A.Kot

它们是不同的。我的问题集中在使用Series的索引作为列。 - Jzou

Answer 1

您也可以尝试这样做：

df = DataFrame(series).transpose()

使用transpose()函数，可以交换索引和列。输出如下：

    a   b   c
0   1   2   3

- PJay

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如果您没有单独导入DataFrame，您需要这样写：df = pd.DataFrame(series).transpose()。 - PJay

完成。输出正是所需的内容。 - PJay

MaxU的评论给出了最佳答案。series.to_frame().T - Jzou

警告：这种方法对于小系列非常有效，但如果您使用更长的系列，则复杂性会爆炸。对我而言，它在2755个列的单个系列上运行了21秒。 - Thomas Dussaut

Answer 2

您不需要进行转置步骤，只需将您的Series放入列表中并将其传递给DataFrame构造函数：

pd.DataFrame([series])

   a  b  c
0  1  2  3

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或者，调用 Series.to_frame，然后使用快捷方式 .T 进行转置：

series.to_frame().T

   a  b  c
0  1  2  3

- cs95

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pd.DataFrame([series])比transpose更好。你不必记住什么会移动到行索引，什么会移动到列中。 - Steve Lihn

Answer 3

您也可以尝试这个方法：

a = pd.Series.to_frame(series)

a['id'] = list(a.index)

解释：
第一行将Series转换为单列DataFrame。
第二行向该DataFrame添加一个列，该列的值与索引相同。

- Amir Rezaei

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稍微解释一下这个是如何工作的会很有帮助。请记住我们的答案应该是有教育意义的！ - Cris Luengo

这个并没有产生预期的结果。 - cs95

Answer 4

尝试使用reset_index。它将把您的数据框中的索引转换为一列。

df = series.to_frame().reset_index()

- Pritesh Shrivastava

Answer 5

This

pd.DataFrame([series]) #method 1

产生的结果与稍有不同

series.to_frame().T #method 2

使用方法1，结果数据框中的元素类型保持不变。例如，series中的int64将保持为int64。

使用方法2，如果series中有对象类型的元素，则结果数据框中的元素将变为对象类型。例如，series中的int64将变为对象类型。

这种差异可能会导致您在后续操作中出现不同的行为，具体取决于pandas的版本。

- S. Wong