私はパンダシリーズのsfを持っています:
email
[email protected] [1.0, 0.0, 0.0]
[email protected] [2.0, 0.0, 0.0]
[email protected] [1.0, 0.0, 0.0]
[email protected] [4.0, 0.0, 0.0]
[email protected] [1.0, 0.0, 3.0]
[email protected] [1.0, 5.0, 0.0]
そして、これを次の DataFrame に変換したいと思います。
index | email | list
_____________________________________________
0 | [email protected] | [1.0, 0.0, 0.0]
1 | [email protected] | [2.0, 0.0, 0.0]
2 | [email protected] | [1.0, 0.0, 0.0]
3 | [email protected] | [4.0, 0.0, 0.0]
4 | [email protected] | [1.0, 0.0, 3.0]
5 | [email protected] | [1.0, 5.0, 0.0]
それを実行する方法を見つけましたが、それがより効率的な方法であるかどうかは疑問です。
df1 = pd.DataFrame(data=sf.index, columns=['email'])
df2 = pd.DataFrame(data=sf.values, columns=['list'])
df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
ベストアンサー1
2 つの一時的な dfs を作成する代わりに、DataFrame コンストラクターを使用してこれらを dict 内のパラメーターとして渡すことができます。
pd.DataFrame({'email':sf.index, 'list':sf.values})
DFを構築する方法はたくさんあるので、ドキュメント