Dataframe は {'series_name':Series(data, index)} のマップを取ることを認識しています。ただし、マップが OrderedDict() であっても、そのマップは自動的に並べ替えられます。
順序が保持され、列名が series.name になるように Series(data, index, name=name) のリストを渡す簡単な方法はありますか? すべてのシリーズですべてのインデックスが同じ場合、簡単な方法はありますか?
私は通常、numpy column_stack の series.values を渡し、列名を指定するだけでこれを行います。ただし、これは見苦しく、この特定のケースでは、データは浮動小数点数ではなく文字列です。
使用できますpandas.concat：
import pandas as pd
from pandas.util.testing import rands
data = [pd.Series([rands(4) for j in range(6)],
index=pd.date_range('1/1/2000', periods=6),
name='col'+str(i)) for i in range(4)]
df = pd.concat(data, axis=1, keys=[s.name for s in data])
print(df)
収量
col0 col1 col2 col3
2000-01-01 GqcN Lwlj Km7b XfaA
2000-01-02 lhNC nlSm jCYu XLVb
2000-01-03 sSRz PFby C1o5 0BJe
2000-01-04 khZb Ny9p crUY LNmc
2000-01-05 hmLp 4rVp xF2P OmD9
2000-01-06 giah psQb T5RJ oLSh
a = pd.Series(data=[1,2,3])
b = pd.Series(data=[4,5,6])
a.name = 'a'
b.name= 'b'
pd.DataFrame(zip(a,b), columns=[a.name, b.name])
または単にデータフレームを連結する
pd.concat([pd.DataFrame(a),pd.DataFrame(b)], axis=1)
In [53]: %timeit pd.DataFrame(zip(a,b), columns=[a.name, b.name])
1000 loops, best of 3: 362 us per loop
In [54]: %timeit pd.concat([pd.DataFrame(a),pd.DataFrame(b)], axis=1)
1000 loops, best of 3: 808 us per loop
シリーズのリストを作成します。
import pandas as pd
import numpy as np
> series = [pd.Series(np.random.rand(3), name=c) for c in list('abcdefg')]
最初の方法 pd.DataFrame.from_items:
> pd.DataFrame.from_items([(s.name, s) for s in series])
a b c d e f g
0 0.071094 0.077545 0.299540 0.377555 0.751840 0.879995 0.933399
1 0.538251 0.066780 0.415607 0.796059 0.718893 0.679950 0.502138
2 0.096001 0.680868 0.883778 0.210488 0.642578 0.023881 0.250317
2番目の方法 pd.concat:
> pd.concat(series, axis=1)
a b c d e f g
0 0.071094 0.077545 0.299540 0.377555 0.751840 0.879995 0.933399
1 0.538251 0.066780 0.415607 0.796059 0.718893 0.679950 0.502138
2 0.096001 0.680868 0.883778 0.210488 0.642578 0.023881 0.250317
Series のリストを渡してDataFrame転置するだけでもうまくいくようです。また、いずれかのシリーズから欠落しているインデックスも埋めます。
import pandas as pd
from pandas.util.testing import rands
data = [pd.Series([rands(4) for j in range(6)],
index=pd.date_range('1/1/2000', periods=6),
name='col'+str(i)) for i in range(4)]
df = pd.DataFrame(data).T
print(df)
DataFrame.from_itemsこちらもチェック