pitone, modo migliore per convertire una serie panda in una dataframe panda

Question

ho una serie di Pandas sf:

email 
email1@email.com [1.0, 0.0, 0.0] 
email2@email.com [2.0, 0.0, 0.0] 
email3@email.com [1.0, 0.0, 0.0] 
email4@email.com [4.0, 0.0, 0.0] 
email5@email.com [1.0, 0.0, 3.0] 
email6@email.com [1.0, 5.0, 0.0] 

E vorrei trasformarlo al seguente dataframe:

index | email    | list 
_____________________________________________ 
0  | email1@email.com | [1.0, 0.0, 0.0] 
1  | email2@email.com | [2.0, 0.0, 0.0] 
2  | email3@email.com | [1.0, 0.0, 0.0] 
3  | email4@email.com | [4.0, 0.0, 0.0] 
4  | email5@email.com | [1.0, 0.0, 3.0] 
5  | email6@email.com | [1.0, 5.0, 0.0] 

I trovato un modo per farlo, ma dubito che sia il più efficiente uno:

df1 = pd.DataFrame(data=sf.index, columns=['email']) 
df2 = pd.DataFrame(data=sf.values, columns=['list']) 
df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True) 

Answer 1

Anziché creare 2 DFS temporanei si può semplicemente passare questi come params all'interno di un dict utilizzando il costruttore dataframe:

pd.DataFrame({'email':sf.index, 'list':sf.values}) 

Ci sono molti modi per costruire un df, vedere la to_frame docs

Answer 2

():

partire con la seguente serie , df:

email 
email1@email.com A 
email2@email.com B 
email3@email.com C 
dtype: int64 

io uso to_frame a convertire la serie dataframe:

df = df.to_frame().reset_index() 

    email    0 
0 email1@email.com A 
1 email2@email.com B 
2 email3@email.com C 
3 email4@email.com D 

Ora tutto ciò che serve è quello di rinominare il nome della colonna e il nome della colonna di indice:

df = df.rename(columns= {0: 'list'}) 
df.index.name = 'index' 

tuo dataframe è pronto per ulteriori analisi.

Aggiornamento: ho appena trovato this link dove le risposte sono sorprendentemente simili alle mie qui.