如何将 pandas 系列转换为索引和值的元组

Question

我正在寻找一种有效的方法将序列转换为其索引及其值的元组。

s = pd.Series([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'])

我想要一个数组，列表，系列，一些可迭代的：

[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

Answer 1

嗯，看起来很简单

zip(s,s.index)

也有效！

对于Python-3.x，我们需要用

list

-

包裹它

list(zip(s,s.index))

要获取元组的元组，请使用

tuple()

:

tuple(zip(s,s.index))

。

样品运行 -

In [8]: s
Out[8]: 
a    1
b    2
c    3
dtype: int64

In [9]: list(zip(s,s.index))
Out[9]: [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

In [10]: tuple(zip(s,s.index))
Out[10]: ((1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'))

Answer 2

使用

s.items()

---

（编辑：在 pandas 1.5 中，曾经也有一个

s.iteritems()

，就像在 Python 2 中一样，区别在于

iteritems()

返回一个迭代器，而

items()

返回一个列表。将输出作为列表而不是迭代器，你可以这样做：

list(s.items())

）

Answer 3

一种可能性是交换索引元素的顺序和

iteritems

中的值：

res = [(val, idx) for idx, val in s.iteritems()]

编辑：@Divakar 的答案速度快了大约 2 倍。构建一系列随机字符串进行测试：

N = 100000
str_len = 4
ints = range(N)
strs = [None]*N
for i in ints:
    strs[i] = ''.join(random.choice(string.ascii_letters) for _ in range(str_len))
s = pd.Series(ints, strs)

时间：

%timeit res = zip(s,s.index)
>>> 100 loops, best of 3: 14.8 ms per loop

%timeit res = [(val, idx) for idx, val in s.iteritems()]
>>> 10 loops, best of 3: 26.7 ms per loop