python, najlepszym sposobem konwersji serię pandy w dataframe pandy

Question

mam serię pandy SF:

email 
email1@email.com [1.0, 0.0, 0.0] 
email2@email.com [2.0, 0.0, 0.0] 
email3@email.com [1.0, 0.0, 0.0] 
email4@email.com [4.0, 0.0, 0.0] 
email5@email.com [1.0, 0.0, 3.0] 
email6@email.com [1.0, 5.0, 0.0] 

I chciałbym, aby przekształcić go w następujący DataFrame:

index | email    | list 
_____________________________________________ 
0  | email1@email.com | [1.0, 0.0, 0.0] 
1  | email2@email.com | [2.0, 0.0, 0.0] 
2  | email3@email.com | [1.0, 0.0, 0.0] 
3  | email4@email.com | [4.0, 0.0, 0.0] 
4  | email5@email.com | [1.0, 0.0, 3.0] 
5  | email6@email.com | [1.0, 5.0, 0.0] 

I znalazłem sposób, aby to zrobić, ale wątpię, że jest to bardziej wydajny:

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) 

Answer 1

Zamiast tworzyć 2 tymczasowe pliki df można po prostu przekazać takie jak params wewnątrz dict pomocą konstruktora DataFrame:

pd.DataFrame({'email':sf.index, 'list':sf.values}) 

Istnieje wiele sposobów, aby skonstruować df, zobacz docs

Answer 2

to_frame():

Począwszy od następnego Series DF:

email 
email1@email.com A 
email2@email.com B 
email3@email.com C 
dtype: int64 

używam to_frame do konwertować serię do DataFrame:

df = df.to_frame().reset_index() 

    email    0 
0 email1@email.com A 
1 email2@email.com B 
2 email3@email.com C 
3 email4@email.com D 

Teraz wszystko, co potrzebne jest, aby zmienić nazwę kolumny i nazwa kolumny indeksu:

df = df.rename(columns= {0: 'list'}) 
df.index.name = 'index' 

Twój DataFrame jest gotowy do dalszej analizy.

Aktualizacja: Właśnie natknąłem się na this link, gdzie odpowiedzi są zaskakująco podobne do moich tutaj.