Python/pandas:dict系列的数据框架：优化

Question

我想用同一帧的数据来转换熊猫。在

我发现的唯一方法是通过这个系列的to_dict方法，这不是非常有效，因为它返回到纯python模式，而不是numpy/pandas/cython。在

你对更好的方法有什么建议吗？在

非常感谢。在

>>> import pandas as pd
>>> flagInfoSeries = pd.Series(({'a': 1, 'b': 2}, {'a': 10, 'b': 20}))
>>> flagInfoSeries
0      {'a': 1, 'b': 2}
1    {'a': 10, 'b': 20}
dtype: object
>>> pd.DataFrame(flagInfoSeries.to_dict()).T
    a   b
0   1   2
1  10  20

Answer 1

我想你可以理解：

import pandas as pd

flagInfoSeries = pd.Series(({'a': 1, 'b': 2}, {'a': 10, 'b': 20}))
print flagInfoSeries
0      {u'a': 1, u'b': 2}
1    {u'a': 10, u'b': 20}
dtype: object

print pd.DataFrame(flagInfoSeries.to_dict()).T
    a   b
0   1   2
1  10  20

print pd.DataFrame([x for x in flagInfoSeries])
    a   b
0   1   2
1  10  20

计时：

^{pr2}$

编辑：

如果需要保留索引，请尝试将index=flagInfoSeries.index添加到DataFrame构造函数：

print pd.DataFrame([x for x in flagInfoSeries], index=flagInfoSeries.index)

计时：

In [257]: %timeit pd.DataFrame([x for x in flagInfoSeries], index=flagInfoSeries.index)
1000 loops, best of 3: 350 µs per loop

样本：

import pandas as pd

flagInfoSeries = pd.Series(({'a': 1, 'b': 2}, {'a': 10, 'b': 20}))
flagInfoSeries.index = [2,8]
print flagInfoSeries
2      {u'a': 1, u'b': 2}
8    {u'a': 10, u'b': 20}

print pd.DataFrame(flagInfoSeries.to_dict()).T
    a   b
2   1   2
8  10  20

print pd.DataFrame([x for x in flagInfoSeries], index=flagInfoSeries.index)
    a   b
2   1   2
8  10  20

Answer 2

这样可以避免to_dict，但是{}也可能很慢：

flagInfoSeries.apply(lambda dict: pd.Series(dict))

---

编辑：我看到jezrael添加了计时比较。这是我的：

^{pr2}$