如何将数据框转换为系列？答案

【问题标题】：How to convert Dataframe into Series?如何将数据框转换为系列？
【发布时间】：2019-04-18 10:54:57
【问题描述】：

我想将 N 列转换为一个系列。如何有效地做到这一点？

输入：

    0   1   2   3
0  64  98  47  58
1  80  94  81  46
2  18  43  79  84
3  57  35  81  31

预期输出：

0     64
1     80
2     18
3     57
4     98
5     94
6     43
7     35
8     47
9     81
10    79
11    81
12    58
13    46
14    84
15    31
dtype: int64

到目前为止我尝试过：

print df[0].append(df[1]).append(df[2]).append(df[3]).reset_index(drop=True)

我对我的解决方案不满意，而且它不适用于动态列。请帮助我找到更好的方法。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe series

【解决方案1】：

你需要np.flatten

pd.Series(df.values.flatten(order='F'))

out[]
0     64
1     80
2     18
3     57
4     98
5     94
6     43
7     35
8     47
9     81
10    79
11    81
12    58
13    46
14    84
15    31
dtype: int64

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用unstack

pd.Series(df.unstack().values)

【讨论】：

【解决方案3】：

这是另一个简短的。

>>> pd.Series(df.values.ravel(order='F'))                                                                                                               
>>> 
0     64
1     80
2     18
3     57
4     98
5     94
6     43
7     35
8     47
9     81
10    79
11    81
12    58
13    46
14    84
15    31
dtype: int64

【讨论】：

【解决方案4】：

你也可以使用Series类和.values属性：

pd.Series(df.values.T.flatten())

输出：

0     64
1     80
2     18
3     57
4     98
5     94
6     43
7     35
8     47
9     81
10    79
11    81
12    58
13    46
14    84
15    31
dtype: int64

【讨论】：

【解决方案5】：

使用pd.melt() -

df.melt()['value']

输出

0     64
1     80
2     18
3     57
4     98
5     94
6     43
7     35
8     47
9     81
10    79
11    81
12    58
13    46
14    84
15    31
Name: value, dtype: int64

【讨论】：

【解决方案6】：

df.T.stack().reset_index(drop=True)

输出：

0     64
1     80
2     18
3     57
4     98
5     94
6     43
7     35
8     47
9     81
10    79
11    81
12    58
13    46
14    84
15    31
dtype: int64

【讨论】：