Pandas converte séries em dataframe
A série Pandas é uma matriz unidimensional, incluindo rótulos nos eixos. O objeto aceita indexação inteira e baseada em etiquetas e tem uma profusão de técnicas para executar ações relacionadas ao índice. A geração de novas colunas de séries derivadas ou presentes é um desafio exigente na engenharia de recursos. Utilizando as funcionalidades nativas de Pandas, a série ou coluna recém -gerada pode ser transformada em um quadro de dados.
Pandas converte séries em dataframe
Converter uma série em um quadro de dados em pandas é uma abordagem bastante simples. Para transformar com eficiência uma série em um quadro de dados, os pandas utilizam o enquadrar() função.
Esta função usa a seguinte sintaxe:
Tem um parâmetro "nome". Se a série tiver um nome, ela deve ser usada em vez do nome passado. A representação do quadro de dados da série será retornada por esta função.
Neste tutorial, explicaremos o método para converter a série Pandas em DataFrame com a ajuda de exemplos práticos.
Exemplo 01: Usando pandas .Método to_frame () para converter uma série em dataframe
Usamos a ferramenta "Spyder", que é uma ferramenta confiável e simples para escrever e montar códigos Python. No ambiente "Spyder", abrimos um novo arquivo python e começamos a escrever nosso script. Enquanto trabalhamos com os recursos de pandas, o requisito primário e principal é importar “pandas como PD”. Isso permite todos os recursos do Pandas em nosso arquivo python.
Em seguida, criamos uma série "new_ser" utilizando o "PD.Método Série () ”que é empregado para construir uma série de pandas. Inicializamos a série com oito valores inteiros que são “8”, 4 ”,“ 3 ”,“ 9 ”,“ 11 ”,“ 6 ”,“ 15 ”e“ 21 ”. Esta série é armazenada na variável "new_ser". Agora podemos acessar a série usando este nome de variável.
Agora, precisamos ver nossa série de pandas recém -criada. Aqui os pandas nos fornecem uma função "print ()" que exibe os dados armazenados em uma variável ou um objeto passado a ele. Como queremos imprimir a série "New_ser", usamos essa variável como um parâmetro dentro dos aparelhos da função "print ()".
Pressione o botão "Run File" localizado no cabeçalho da ferramenta "Spyder". Ou, alternativamente, você pode usar as teclas "shift+enter" para executar o script. Agora, a saída pode ser vista no terminal. Primeiro, criamos uma série e depois atribuímos 8 valores inteiros que podem ser observados na imagem de saída fornecida abaixo.
Vamos verificar o tipo de objeto da variável “new_ser”. Usamos o método "type ()" para encontrar o tipo de objeto. Temos que fornecer o objeto ou o nome da variável, cujo tipo de objeto precisamos visualizar dentro dos parênteses desta função. Como incluímos a variável "new_ser" como um parâmetro para a função "type ()". Em seguida, inserimos a função "type ()" dentro da função "print ()", pois incluímos a variável "new_ser" como um parâmetro para a função "type ()".
Mais uma vez, pressione o botão "Executar arquivo" para executar o arquivo python para obter a saída no terminal. Ele verifica se algum parâmetro é passado quando a função "print ()" é invocada. Fornecemos a função "type (new_ser)", para que ele exiba o tipo de objeto do objeto "new_ser". A imagem de saída mostra na última linha “.Extensão da série ”, o que significa que o objeto é do tipo de série.
Agora vamos converter a série "New_ser" no quadro de dados do pandas. Para esta conversão, os pandas nos fornecem um método muito simples e direto que é “to_frame ()”. Criamos um objeto DataFrame ou variável "new_df" e atribuímos a saída da invocação do método "to_frame ()". Devemos usar a função "to_frame ()" com o nome do objeto da série, que queremos converter em um quadro de dados.
Também usamos o parâmetro desta função "nome" e atribuímos o nome "números" como usamos "new_ser.to_frame (nome = 'números') ”. Será apresentado como o nome da coluna no DataFrame. Em seguida, utilizamos o método "print ()" com o objeto DataFrame como seu parâmetro para exibir o quadro de dados resultantes. Aqui, empregamos outra função "print ()" com a função "type ()" para determinar o tipo de objeto para a variável "new_df".
Você pode ver na imagem de saída a série que criamos e, em seguida, o quadro de dados que geramos a partir da série com sucesso. Para a verificação do tipo de objeto, o método "type ()" define os tipos para ambos os objetos. No começo, foi “.Série ”e então quando convertemos a série em dataframe, ela se transformou em“.Quadro de dados".
Exemplo 02: Usando pandas .Método to_frame () para converter várias séries em dataframe
Na ilustração acima, convertemos uma série em uma série. Agora, esta demonstração explicará como converter várias séries em um quadro de dados.
Agora, construímos a série Pandas. Para este exemplo, criamos 3 séries. A primeira série é "nome" e armazena cinco nomes que são "Albert", "Boran", "Charlie", "Daren" e "Elsa". A segunda série que geramos é "pontos", que contém o mesmo comprimento dos valores que é 5 e tem valores "44", "10", "31", "52" e "18". A última série "Assiste" contém valores "10", "3", "7", "15" e "5.
Temos então que exibir todas as séries uma por uma usando a função "print ()". Primeiro, usamos o objeto "nome" na função "print ()", depois "pontos". Por fim, "Assistência" é passado para o método "print ()".
Quando executamos o código acima mencionado pressionando o botão "Executar arquivo" da ferramenta "Spyder", temos 3 séries impressas no terminal um após.
Faremos uso do método Pandas "to_frame ()" aqui. Primeiro, criamos uma variável "name_df" para armazenar o quadro de dados gerado a partir da série "nome" e atribuímos a propriedade "to_frame ()" "nome" nome "o valor" nome "como o título da coluna. Em seguida, criamos mais 2 variáveis como "pontos_df" e "Assists_df" para armazenar a série convertida em quadros de dados da série "Pontos" e "Assiste", respectivamente, respectivamente. Atribuímos ao "pontos_df" um título "Pontos" e "Assiste_df" o título "Auxilia" usando a propriedade "Nome" do método "to_frame ()".
Criamos um objeto "final" para armazenar o quadro de dados completo. Para vincular todos os 3 quadros de dados, utilizamos o “PD.concat () ”função e passa os 3 quadros de dados como seus valores. Ele vinculará todos os quadros de dados a um quadro de dados completo e o armazenará no objeto "final". Por fim, usamos o método "Print (final)" para exibir o quadro de dados armazenado no objeto "final".
Quando executamos o código acima, exibimos uma série de dados de dados convertidos com três colunas, denominada "nome", "pontos" e "assistências".
Conclusão
Este artigo é um guia para você aprender e entender o conceito de conversão de séries em um pandas de dados. Transformar uma série em um DataFrame é uma prática fácil usando recursos de pandas. Primeiro, explicamos a você as técnicas para converter uma única série em um quadro de dados e depois elaboramos a conversão de várias séries em vários quadros de dados e, em seguida, combinando todos os quadros de dados da coluna única a um único DataFrame concatenado usando o método "concat ()" de pandas. Também fornecemos uma saída para cada abordagem que utilizamos. Prevemos.