pandas.core.frame.DataFrame 到 pandas.core.series.Series - Python

在Python中，pandas是一个强大的数据分析工具，提供了处理数据集的简单而方便的方法。其中最重要的两个数据结构是DataFrame和Series。DataFrame是一个表格化的数据结构，每列可以是不同的数据类型，而Series是具有相同数据类型的一维数组。本文将介绍如何将DataFrame转换为Series。

1. DataFrame和Series的概述

DataFrame

DataFrame是pandas中最常用的数据结构之一。它是一个表格化的数据结构，每列可以是不同的数据类型。类似于Excel或SQL数据库中的表格。DataFrame可以从多个来源创建，例如：

• 通过将Python列表或字典传递给DataFrame构造函数。
• 通过读取CSV或Excel文件，或从数据库中读取数据。
• 通过从另一个DataFrame中选择行和/或列。

Series

Series是pandas中另一个非常常用的数据结构，它通常作为DataFrame的一列或一行出现。Series是具有相同数据类型的一维数组。Series可以从多个来源创建，例如：

• 通过将Python列表或标量值传递给Series构造函数。
• 通过选取DataFrame的一列或一行创建Series。

2. DataFrame转换为Series

我们可以使用pandas中的.iloc[]方法来选取DataFrame的行或列。但是，这将返回一个DataFrame而不是Series。如果我们想抽取DataFrame的一列或一行并转换为Series，则可以使用loc[]或iloc[]方法中的单个索引。

抽取DataFrame的一列并转换为Series

有时我们可能只需要DataFrame中的一列而不是整个DataFrame。例如，以下是一个DataFrame：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'age': [28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)

    name  age
0    Tom   28
1   Jack   34
2  Steve   29
3  Ricky   42

我们可以使用以下代码从DataFrame中抽取一列并转换为Series：

s = df['name']
print(type(s))

<class 'pandas.core.series.Series'>

抽取DataFrame的一行并转换为Series

还可以从DataFrame中抽取一行并将其转换为Series。例如，以下是一个DataFrame：

data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'Age':[28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data, index=['A','B','C','D'])

    Name  Age
A    Tom   28
B   Jack   34
C  Steve   29
D  Ricky   42

我们可以使用以下代码从DataFrame中抽取一行并转换为Series：

s = df.loc['A']
print(type(s))

<class 'pandas.core.series.Series'>

3. 小结

以上是如何将DataFrame转换为Series的几种方法。可以通过抽取DataFrame的整个列或一行并使用loc[]或iloc[]方法来创建Series。Series通常在不同的pandas操作中使用，例如数据分析或机器学习。