如何将Pandas DataFrame列转换为系列

在pandas中可以将pandas数据框架的列转换为系列。有时，为了分析数据集，需要将数据框的列转换为另一种类型，如序列。

情况1：将数据框架的第一列转换为系列。

# Importing pandas module
import pandas as pd
  
# Creating a dictionary 
dit = {'August': [10, 25, 34, 4.85, 71.2, 1.1], 
       'September': [4.8, 54, 68, 9.25, 58, 0.9], 
       'October': [78, 5.8, 8.52, 12, 1.6, 11], 
       'November': [100, 5.8, 50, 8.9, 77, 10] }
  
# Converting it to data frame
df = pd.DataFrame(data=dit)
  
# Original DataFrame
df

输出:

**将第一列转换为系列。

# Converting first column i.e 'August' to Series
ser1 = df.ix[:,0]
  
print("\n1st column as a Series:\n")
print(ser1)
  
# Checking type
print(type(ser1))

输出:

在上面的例子中，我们把数据框架中的列’August’的类型改为系列。

情况2：将数据框的最后一列转换为系列。

# Importing pandas module
import pandas as pd
  
# Creating a dictionary 
dit = {'August': [10, 25, 34, 4.85, 71.2, 1.1], 
       'September': [4.8, 54, 68, 9.25, 58, 0.9], 
       'October': [78, 5.8, 8.52, 12, 1.6, 11], 
       'November': [100, 5.8, 50, 8.9, 77, 10] }
  
# Converting it to data frame
df = pd.DataFrame(data=dit)
  
# Original DataFrame
df

输出:

**将最后一列转换为系列。

# Converting last column i.e 'November' to Series
ser1 = df.ix[:,3]
  
print("\nLast column as a Series:\n")
print(ser1)
  
# Checking type
print(type(ser1))

输出:

在上面的例子中，我们把数据框架中的 “11月 “列的类型改为系列。

情况3：将数据框架的多列转换为系列。

# Importing pandas module
import pandas as pd
  
# Creating a dictionary 
dit = {'August': [10, 25, 34, 4.85, 71.2, 1.1], 
       'September': [4.8, 54, 68, 9.25, 58, 0.9], 
       'October': [78, 5.8, 8.52, 12, 1.6, 11], 
       'November': [100, 5.8, 50, 8.9, 77, 10] }
  
# Converting it to data frame
df = pd.DataFrame(data=dit)
  
# Original DataFrame
df

输出:

**将多个列转换为系列。

# Converting multiple columns 
# i.e 'September' and 'October' to Series
ser1 = df.ix[:,1]
ser2 = df.ix[:,2]
  
print("\nMultiple columns as a Series:\n")
print(ser1)
print()
print(ser2)
  
# Checking type
print(type(ser1))
print(type(ser2))

输出:

在上面的例子中，我们把数据框架中的两列即 “九月 “和 “十月 “的类型改为系列。