시리즈에서 pandas dataframe을 만드는 방법(예제 포함)

종종 하나 이상의 pandas 시리즈에서 pandas DataFrame을 만들고 싶을 수도 있습니다.

다음 예에서는 기존 계열을 DataFrame의 행 또는 열로 사용하여 Pandas DataFrame을 만드는 방법을 보여줍니다.

예 1: 시리즈를 열로 사용하여 Pandas DataFrame 생성

다음과 같은 세 개의 팬더 시리즈가 있다고 가정합니다.

 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])

다음 코드를 사용하여 각 계열을 DataFrame으로 변환한 다음 모두 단일 DataFrame으로 연결할 수 있습니다.

 #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

세 계열은 각각 최종 DataFrame의 열로 표시됩니다.

예 2: 시리즈를 행으로 사용하여 Pandas DataFrame 생성

다음과 같은 세 개의 팬더 시리즈가 있다고 가정합니다.

 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])

다음 코드를 사용하여 각 시리즈를 DataFrame의 행으로 사용하여 각 시리즈를 pandas DataFrame으로 결합할 수 있습니다.

 #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

세 계열은 각각 최종 DataFrame에서 행으로 표시됩니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas 시리즈를 DataFrame으로 변환하는 방법
Pandas 시리즈를 NumPy 배열로 변환하는 방법
NumPy 배열을 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법