Я немного новичок в pandas. У меня есть кадр данных pandas, который содержит 1 строку на 23 столбца.
Я хочу преобразовать это в серию? Мне интересно, какой самый питонический способ сделать это?
Я пробовал pd.Series(myResults), но он жалуется ValueError: cannot copy sequence with size 23 to array axis with dimension 1. Он недостаточно умен, чтобы понять, что это все еще "вектор" в математических выражениях.
Спасибо!
Он не достаточно умен, чтобы понять его по-прежнему "вектор" в математических выражениях.
Скажите скорее, что он достаточно умен, чтобы распознать разницу в размерности.: -)
Я думаю, что самое простое, что вы можете сделать, это выбрать эту позицию с помощью iloc, которая дает вам серию со столбцами в качестве нового индекса и значения в качестве значений:
>>> 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'>
Вы можете транспонировать однострочный фрейм данных (который все еще приводит к фрейму данных), а затем сжать результаты в серию (обратное 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
Примечание: Чтобы учесть точку, поднятую @IanS (даже если это не вопрос OP), проверьте размер кадра данных. Я предполагаю, что df является фреймом данных, но крайние случаи - это пустой фрейм данных, фрейм данных формы (1, 1) и фрейм данных с более чем одной строкой, и в этом случае использование должно реализовать их желаемую функциональность.
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 question.
result = df.T.squeeze()
else:
# Dataframe with multiple rows. Implement desired behavior.
pass
Это также можно упростить в соответствии с ответом, предоставленным @themachinist.
if len(df) > 1:
# Dataframe with multiple rows. Implement desired behavior.
pass
else:
result = pd.Series() if df.empty else df.iloc[0, :]
Вы можете получить серию, разрезав свою фреймворк с помощью одного из этих двух методов:
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
Другой способ -
Предположим, myResult - это dataFrame, который содержит ваши данные в виде 1 столбца и 23 строк.
// 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))
Аналогичным образом вы можете получить ряд из Dataframe с несколькими столбцами.
data = pd.DataFrame({"a":[1,2,3,34],"b":[5,6,7,8]})
new_data = pd.melt(data)
new_data.set_index("variable", inplace=True)
Это дает фрейм данных с индексом в качестве имени столбца данных, и все данные присутствуют в столбце "значения"