在 Python 中將系列轉換為數據框

Question

我們需要在 Python 3 中將三個不同的系列轉換為一個dataframe 。

系列 1（平均值）：

e1     40.355
e2     59.556
ec1    17.668
ec2    75.230

系列 2 (SD)：

e1     19.815
e2     17.550
ec1    14.704
ec2    54.485

系列 3（最大）：

e1     87.36
e2     80.39
ec1    200.3
ec2    207.5

以上需要合並成一個如下所示的數據框：

Features     Mean       Standard Deviation     Max

e1           40.355     19.815                 87.36
e2           59.556     17.550                 80.39
ec1          17.668     14.704                 200.3
ec2          75.230     54.485                 207.5

到目前為止我們所做的是：

if __name__ == '__main__':

    Mean = df.mean().round(3)
    SD = df.std().round(3)
    Max = df.max()

    df2 = pd.DataFrame(columns=['Features', 'Mean', 'Standard Deviation', 'Max'])

    df2['Mean'] = Mean
    df2['Standard Deviation'] = SD
    df2['Max'] = Max

    print(df2)

以上打印/輸出以下內容：

        Features    Mean  Standard Deviation      Max
e1           NaN  40.355              19.815    87.36
e2           NaN  59.556              17.550    80.39
ec1          NaN  17.668              14.704    200.3
ec2          NaN  75.230              54.485    207.5

我們如何將索引設置為 features 列，以便數據框如下所示：

        Features    Mean  Standard Deviation      Max
            e1    40.355              19.815    87.36
            e2    59.556              17.550    80.39
           ec1    17.668              14.704    200.3
           ec2    75.230              54.485    207.5

Answer 1

使用concat 、 rename_axis和reset_index ：

df2 = (pd.concat([Mean, SD, Max], 
                 keys=["Mean", "SD", "Max"], 
                 axis=1)
       .rename_axis(index="Features")
       .reset_index())

>>> df2
  Features    Mean      SD     Max
0       e1  40.355  19.815   87.36
1       e2  59.556  17.550   80.39
2      ec1  17.668  14.704  200.30
3      ec2  75.230  54.485  207.50