我使用pandas将我的numpy数组或iseries转换为一个数据帧，然后添加和添加额外的列键作为“预测”。如果你需要将数据帧转换回列表，则使用values.tolist()

output=pd.DataFrame(X_test)
output['prediction']=y_pred

list=output.values.tolist()     

示例代码:

a = pd.Series([1,2,3,4], index=[7,2,8,9])
b = pd.Series([5,6,7,8], index=[7,2,8,9])
data = pd.DataFrame({'a': a,'b':b, 'idx_col':a.index})

Pandas允许您从字典中创建一个DataFrame，其值为Series，键为列名。当它找到一个Series作为值时，它使用Series索引作为DataFrame索引的一部分。这种数据对齐是Pandas的主要优势之一。因此，除非您有其他需要，否则新创建的DataFrame具有重复的值。在上面的例子中，data['idx_col']与data.index拥有相同的数据。

基于join()的解决方案的简化:

df = a.to_frame().join(b)

请允许我回答这个问题。

将序列转换为数据帧的基本原理是理解这一点

1. 在概念层面上，数据帧中的每一列都是一个系列。

2. 并且，每个列名都是映射到一个序列的键名。

如果你记住了以上两个概念，你可以想到很多方法将序列转换为数据帧。 一个简单的解决方案是这样的:

在这里创建两个系列

import pandas as pd

series_1 = pd.Series(list(range(10)))

series_2 = pd.Series(list(range(20,30)))

创建一个空的数据帧，只需要列的名称

df = pd.DataFrame(columns = ['Column_name#1', 'Column_name#1'])

利用映射概念将序列值放入数据帧中

df['Column_name#1'] = series_1

df['Column_name#2'] = series_2

现在检查结果

df.head(5)

我认为concat是一个很好的方法。如果它们存在，它使用Series的name属性作为列(否则它只是简单地为它们编号):

In [1]: s1 = pd.Series([1, 2], index=['A', 'B'], name='s1')

In [2]: s2 = pd.Series([3, 4], index=['A', 'B'], name='s2')

In [3]: pd.concat([s1, s2], axis=1)
Out[3]:
   s1  s2
A   1   3
B   2   4

In [4]: pd.concat([s1, s2], axis=1).reset_index()
Out[4]:
  index  s1  s2
0     A   1   3
1     B   2   4

注意:这扩展到2系列以上。

如果两者有相同的索引，为什么不直接使用.to_frame呢?

> = v0.23

a.to_frame().join(b)

< v0.23

a.to_frame().join(b.to_frame())