Series を DataFrame に変換するには:
df = ser.to_frame()あるいは、次の方法を使用してシリーズを変換することもできます。
df = pd.DataFrame(ser)Pandasシリーズをデータフレームに変換する手順
ステップ1: シリーズを作成する
簡単な例から始めるために、5 つの項目のリストから Pandas シリーズを作成しましょう。
import pandas as pd
item = ["Computer", "Printer", "Tablet", "Desk", "Chair"]
ser = pd.Series(item)
print(ser)
print(type(ser))Python でコードを実行すると、次のシリーズが得られます。
注記「print(type(ser))」は、シリーズを作成したことを示すためにコードの下部に追加されました（上記で黄色で強調表示されています）。
ステップ2: Pandasシリーズをデータフレームに変換する
次に、コードに df = ser.to_frame() を追加して、Series を DataFrame に変換します。
import pandas as pd
item = ["Computer", "Printer", "Tablet", "Desk", "Chair"]
ser = pd.Series(item)
df = ser.to_frame()
print(df)
print(type(df))
コードを実行すると、DataFrame が取得されます。
上記の場合、列名は「0」です。または、コードにdf.rename(columns={0: “item”}, inplace=True)を追加して、列名を「item」に変更することもできます。
import pandas as pd
item = ["Computer", "Printer", "Tablet", "Desk", "Chair"]
ser = pd.Series(item)
df = ser.to_frame()
df.rename(columns={0: "item"}, inplace=True)
print(df)
print(type(df))
上部に新しい列名が表示されます。
複数のシリーズをPandas DataFrameに変換する
ここでは、複数の Series (次のデータ) を DataFrame に変換する方法を説明します。
| item | brand | price |
| Computer | A | 700 |
| Printer | B | 150 |
| Tablet | C | 300 |
| Desk | D | 450 |
| Chair | E | 200 |
上記のデータに基づいて 3 シリーズを作成しましょう。
import pandas as pd
item = ["Computer", "Printer", "Tablet", "Desk", "Chair"]
series_item = pd.Series(item)
print(series_item)
brand = ["A", "B", "C", "D", "E"]
series_brand = pd.Series(brand)
print(series_brand)
price = [700, 150, 300, 450, 200]
series_price = pd.Series(price)
print(series_price)
コードを実行すると、次の 3 つのシリーズが得られます。
3 シリーズを DataFrame に変換するには、次の手順が必要です。
- 3つのシリーズを3つのデータフレームに変換する
- 3つのデータフレームを1つのデータフレームに連結する
完全なコードは次のとおりです。
import pandas as pd
item = ["Computer", "Printer", "Tablet", "Desk", "Chair"]
series_item = pd.Series(item)
brand = ["A", "B", "C", "D", "E"]
series_brand = pd.Series(brand)
price = [700, 150, 300, 450, 200]
series_price = pd.Series(price)
df_item = pd.DataFrame(series_item)
df_item.rename(columns={0: "item"}, inplace=True)
df_brand = pd.DataFrame(series_brand)
df_brand.rename(columns={0: "brand"}, inplace=True)
df_price = pd.DataFrame(series_price)
df_price.rename(columns={0: "price"}, inplace=True)
df_all = pd.concat([df_item, df_brand, df_price], axis=1)
print(df_all)
print(type(df_all))
コードを実行すると、次の単一の DataFrame が取得されます。
