Python - 将查询转换为数据帧答案

【问题标题】：Python - Convert Query to DataFramePython - 将查询转换为数据帧
【发布时间】：2021-05-21 02:09:44
【问题描述】：

我对 Python 还很陌生，刚刚开始掌握如何使用它进行大数据分析。

我想知道是否可以将查询结果转换为 Dataframe。

我的结果是基于拆分先前的字符串以获得出现次数

   database_desired = df_ddny.DatabaseDesireNextYear.apply(lambda x: pd.value_counts(str(x).split(";"))).sum(axis=0)
print(database_desired)

输出：

Microsoft SQL Server     9409.0
nan                     11632.0
MySQL                   14827.0
PostgreSQL              17023.0
MongoDB                 15221.0
Firebase                 8149.0
Redis                   11543.0
MariaDB                  5843.0
Elasticsearch            9870.0
Cassandra                4027.0
SQLite                  10422.0
dtype: float64

我只想拥有一个看起来像这样的 DataFrame：

    DatabaseName     Count
Microsoft SQL Server    9409.0
MySQL                   14827.0

等等。我曾尝试创建一个新的 DataFrame 并将结果作为新列插入，但 DataFrame 没有我使用过的属性（我预计会这样）

new_df = pd.DataFrame({'Databases Worked':[df_ddny.DatabaseDesireNextYear]})
new_df['Count'] = df_ddny.DatabaseDesireNextYear.apply(lambda x: pd.value_counts(str(x).split(";"))).sum(axis=0)
new_df.info()

我查看了其他几篇文章，但无法完全根据我的场景进行配置。谢谢！

【问题讨论】：

类似database_desired.to_frame('Counts').reset_index().rename(columns={0:'DatabaseName'}) 假设DatabaseName 字段是当前输出的索引
pd.read_sql() 做你想做的事吗？
@ThePyGuy - 完美！大功告成，谢谢:)
@ThePyGuy 你想将你的评论作为“答案”弹出，以便我可以标记为解决方案
我作为答案添加了@craig157

标签： python pandas dataframe split series

【解决方案1】：

调用to_frame创建一个框架，你可以传递列名给它，最后重置索引，重置后将索引列重命名为0。

database_desired = database_desired.to_frame('Counts').reset_index().rename(columns={0:'DatabaseName'})

【讨论】：