Question

有人可以解释一下下面的代码吗？

miss = miss.to_frame()
miss.columns = ['count']
miss.index.names = ['Name']
miss['Name'] = miss.index

Answer 1

我认为代码有点复杂，需要Series到2 column DataFrame到索引的第一列，再到Series.rename_axis和Series.reset_index的值从第二列：

miss = pd.Series([1,2,4], index=list('abc'))
print (miss)
a    1
b    2
c    4
dtype: int64

miss = miss.rename_axis('Name').reset_index(name='count')
print (miss)
  Name  count
0    a      1
1    b      2
2    c      4

您的代码说明：

#convert Series to one column DataFrame
miss = miss.to_frame()
#set one column name
miss.columns = ['count']
#set index name - here not necessary
miss.index.names = ['Name']
#create column from index
miss['Name'] = miss.index

Answer 2

    import pandas as pd
    data=['aa','bb']
    miss=pd.Series(data)
    miss=miss.to_frame()
    miss.columns=['count']
    miss.index.names=['Name']
    print(miss)
    #print(a)

在此代码中，to_series函数将系列对象转换为Dataframe，DataFrame是2D数组，表示列和行结构中的形式

第二行给出了“ count”列的名称

第三行给出索引字段的名称

输出：

     count
Name      
0       aa
1       bb

df.columns = ['count']的用途是什么？

2 个答案: