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+ 第1类方法：直接将Series转化成Dataframe
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* 1.1 使用Pd.Dataframe()方法
* 1.2 使用Series.to_fame()方法
* 使用1.1 或 1.2方法之后，我们经常还需要Dataframe.reset_index()
* 最后还需要修改列名
* 总结一下代码：
+ 第2类方法：从字典的角度去创建Dataframe
第1类方法：直接将Series转化成Dataframe
1.1 使用Pd.Dataframe()方法
1.2 使用Series.to_fame()方法
这里有一个例子，一些文本分词后计算词频并按词频从大到小排序，得到一个Series：
1.1 和 1.2 转化的结果都是
1.1 和 1.2 的区别在于：将Series转化为Dataframe时，同时给Series.values这一列命名的语法不一样。
- Pd.Dataframe()方法
pd.Dataframe(series， columns=[‘列名’]) - Series.to_fame()方法
series.to_frame(name=’列名’)
1.1 和 1.2 转化时同时给列名的最终效果都是：
; 使用1.1 或 1.2方法之后，我们经常还需要Dataframe.reset_index()
最后还需要修改列名
Dataframe.rename(columns={‘index’:’词’})
输出结果：
; 总结一下代码：
- 总结
第1步：
pd.Dataframe(series, columns=[‘列名2′])
或
series.to_frame(name=’列名2’)
第2步：
Dataframe.reset_index().rename(columns={‘index’:’列名1′}) - 也可以
第1步：
pd.Dataframe(series)
或
series.to_frame()
第2步：
Dataframe.columns = [‘列名1’, ‘列名2’]
第2类方法：从字典的角度去创建Dataframe
pd.Dataframe({‘列名1’:word_count.index, ‘列名2’:word_count.values}
最终结果与第1类方法一样。
Original: https://blog.csdn.net/MinskyYi/article/details/123531301
Author: Minsky Yi
Title: 20220316 技术点小结：如何将Series转换成Dataframe
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