Pb konvertieren einer Liste der pandas.Serie in ein numpy-array der pandas.Serie

Ich würde gerne konvertieren Sie eine Liste der pandas.Series in ein numpy-array von pandas.Series. Aber wenn ich den array-Konstruktor, auch die Konvertierung meiner Serie.

>>> l = [Series([1,2,3]),Series([4,5,6])]
>>> np.array(l)
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]], dtype=int64)

Meine Liste ist klein (~10 Elemente), so dass für performances Fragen ich möchte vermeiden, erstellen einen Pandabären.DataFrame.
Gibt es eine einfache Abhilfe?

Vielen Dank im Voraus

  • sicherlich schaffen die Serie ist ziemlich teuer (ist es viel besser als ein DataFrame?) Es ist wirklich nicht klar, warum Sie dies tun wollen (warum nicht einfach numpy richtig?).
  • Ich m, die Aufnahme einige Echtzeit-Messung über n (~20) Variablen. Bei jeder Aufnahme, ich bin die Berechnung rolling_moment für eine Teilmenge von m (könnte 1 bis 20, bei jeder iteration) variable, und vergleichen Sie diese Daten. Im moment Schreibe ich die Daten in Echtzeit in einen dataframe (index-Größe nb der erwarteten Maßnahme,Spalte Größe 20) , wählen Sie die m-Instrumente, die ich brauche, und speichern rolling_moment(myDf.iloc[Ai:Bi]) in ein array (Ai:Bi ist für jedes element von m). Was wäre der beste Weg das zu tun?
InformationsquelleAutor deubNippon | 2014-03-10
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