如何从系列创建 pandas dataframe（带有示例）

通常，您可能希望从一个或多个 pandas 系列创建 pandas DataFrame。

以下示例演示如何使用现有系列作为 DataFrame 的行或列来创建 pandas DataFrame。

示例 1：使用系列作为列创建 Pandas DataFrame

假设我们有以下三个熊猫系列：

 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])

我们可以使用以下代码将每个系列转换为 DataFrame，然后将它们全部连接到一个 DataFrame 中：

 #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

请注意，这三个系列均表示为最终 DataFrame 中的列。

示例 2：使用系列作为行创建 Pandas DataFrame

假设我们有以下三个熊猫系列：

 import pandas as pd

#define three Series
row1 = pd. Series (['A', 34, 8])
row2 = pd. Series (['B', 20, 12])
row3 = pd. Series (['C', 21, 14])

我们可以使用以下代码将每个系列组合成一个 pandas DataFrame，将每个系列用作 DataFrame 中的一行：

 #create DataFrame using Series as rows
df = pd. DataFrame ([row1, row2, row3])

#create column names for DataFrame
df. columns = [' col1 ', ' col2 ', ' col3 ']

#view resulting DataFrame
print (df)

	col1 col2 col3
0 to 34 8
1 B 20 12
2 C 21 14

请注意，这三个系列在最终 DataFrame 中均表示为行。

其他资源

以下教程解释了如何在 Python 中执行其他常见操作：

如何将 Pandas 系列转换为 DataFrame
如何将 Pandas 系列转换为 NumPy 数组
如何将 NumPy 数组转换为 Pandas DataFrame