如何将 pandas 系列转换为 dataframe（附示例）

您可以使用以下基本语法将 pandas Series 转换为 pandas DataFrame：

 my_df = my_series. to_frame (name=' column_name ')

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例 1：将系列转换为 Pandas DataFrame

假设我们有以下 pandas 系列：

 import pandas as pd

#create pandas Series
my_series = pd. Series ([3, 4, 4, 8, 14, 17, 20])

#view pandas Series
print (my_series)

0 3
1 4
2 4
3 8
4 14
5 17
6 20
dtype: int64

#view object type
print (type(my_series))

<class 'pandas.core.series.Series'>

我们可以使用to_frame()函数快速将此 pandas Series 转换为 pandas DataFrame：

 #convert Series to DataFrame and specify column name to be 'values'
my_df = my_series. to_frame (name=' values ')

#view pandas DataFrame
print (my_df)

   values
0 3
1 4
2 4
3 8
4 14
5 17
6 20

#view object type
print (type(my_df))

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

示例 2：将多个系列转换为 Pandas DataFrame

假设我们有三组不同的熊猫：

 import pandas as pd

#define three Series
name = pd. Series (['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
points = pd. Series ([34, 20, 21, 57, 68])
assists = pd. Series ([8, 12, 14, 9, 11])

我们可以使用以下语法将每个 Series 转换为 DataFrame 并将三个 DataFrame 连接成最终的 DataFrame：

 #convert each Series to a DataFrame
name_df = name. to_frame (name=' name ')
points_df = points. to_frame (name=' points ')
assists_df = assists. to_frame (name=' assists ')

#concatenate three Series into one DataFrame
df = pd. concat ([name_df, points_df, assists_df], axis= 1 )

#view final DataFrame
print (df)

  name points assists
0 to 34 8
1 B 20 12
2 C 21 14
3 D 57 9
4 E 68 11

最终结果是一个 pandas DataFrame，其中每个系列代表一列。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见的数据对象转换：

如何将 Pandas 系列转换为 NumPy 数组
如何将 Pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组
如何将 Pandas DataFrame 转换为字典
如何将 Pandas DataFrame 转换为列表