如何将数据框转换为序列？

Question

我可以帮你将N列转换为一个系列。如何高效地完成？

输入：

    0   1   2   3
0  64  98  47  58
1  80  94  81  46
2  18  43  79  84
3  57  35  81  31

预期输出：

0     64
1     80
2     18
3     57
4     98
5     94
6     43
7     35
8     47
9     81
10    79
11    81
12    58
13    46
14    84
15    31
dtype: int64

到目前为止，我尝试过：

print df[0].append(df[1]).append(df[2]).append(df[3]).reset_index(drop=True)

我对自己的解决方案不满意，而且它也不能用于动态列。请帮助我找到更好的方法。

- Mohamed Thasin ah

Answer 1

你可以使用 unstack。

pd.Series(df.unstack().values)

- Mohamed Ali JAMAOUI

Answer 2

you need np.flatten

pd.Series(df.values.flatten(order='F'))

out[]
0     64
1     80
2     18
3     57
4     98
5     94
6     43
7     35
8     47
9     81
10    79
11    81
12    58
13    46
14    84
15    31
dtype: int64

- Pyd

Answer 3

这是另一个简短的例子。

>>> pd.Series(df.values.ravel(order='F'))                                                                                                               
>>> 
0     64
1     80
2     18
3     57
4     98
5     94
6     43
7     35
8     47
9     81
10    79
11    81
12    58
13    46
14    84
15    31
dtype: int64

- timgeb

Answer 4

使用 pd.melt() -

df.melt()['value']

输出

0     64
1     80
2     18
3     57
4     98
5     94
6     43
7     35
8     47
9     81
10    79
11    81
12    58
13    46
14    84
15    31
Name: value, dtype: int64

- Vivek Kalyanarangan

Answer 5

你也可以使用 Series 类和 .values 属性：

pd.Series(df.values.T.flatten())

输出：

0     64
1     80
2     18
3     57
4     98
5     94
6     43
7     35
8     47
9     81
10    79
11    81
12    58
13    46
14    84
15    31
dtype: int64

- today

Answer 6

df.T.stack().reset_index(drop=True)

输出：

0     64
1     80
2     18
3     57
4     98
5     94
6     43
7     35
8     47
9     81
10    79
11    81
12    58
13    46
14    84
15    31
dtype: int64

- Naga kiran