Pandas 데이터 프레임을 시리즈로 변환

Pandas 데이터 프레임을 시리즈로 변환

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나는 팬더를 처음 접했습니다. 1 행 x 23 열의 팬더 데이터 프레임이 있습니다.

이것을 시리즈로 변환하고 싶습니까? 이 작업을 수행하는 가장 비단뱀적인 방법이 무엇인지 궁금합니다.

나는 시도 pd.Series(myResults)했지만 불평 ValueError: cannot copy sequence with size 23 to array axis with dimension 1합니다. 그것은 수학 용어에서 여전히 "벡터"라는 것을 깨닫기에 충분히 똑똑하지 않습니다.

감사!

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그것은 수학 용어에서 여전히 "벡터"라는 것을 깨닫기에 충분히 똑똑하지 않습니다.

차라리 차원의 차이를 인식 할만큼 똑똑하다고 말하십시오. :-)

가장 간단한 방법은를 사용하여 해당 행을 위치별로 선택하는 것 iloc입니다. 그러면 열이 새 인덱스로 포함되고 값이 값으로 포함 된 Series가 제공됩니다.

>>> 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'>

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단일 행 데이터 프레임 (여전히 데이터 프레임이 생성됨)을 전치 한 다음 결과를 시리즈로 압축 할 수 있습니다 (의 역 to_frame).

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

>>> df.T.squeeze()  # Or more simply, df.squeeze() for a single row dataframe.
a0    0
a1    1
a2    2
a3    3
a4    4
Name: 0, dtype: int64

참고 : @IanS가 제기 한 포인트를 수용하려면 (OP의 질문에 포함되지 않더라도) 데이터 프레임의 크기를 테스트하십시오. 나는 그것이 df데이터 프레임 이라고 가정하고 있지만 가장자리 케이스는 빈 데이터 프레임, 모양 (1, 1)의 데이터 프레임 및 원하는 기능을 구현 해야하는 두 개 이상의 행이있는 데이터 프레임입니다.

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

이것은 @themachinist가 제공하는 답변 라인을 따라 단순화 할 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, :]

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다음 두 가지 방법 중 하나를 사용하여 데이터 프레임을 분할하여 시리즈를 검색 할 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

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Another way -

Suppose myResult is the dataFrame that contains your data in the form of 1 col and 23 rows

// 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))

In similar fashion, you can get series from Dataframe with multiple columns.

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