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Pandas列表(List)转换为数据框(Dataframe

第一种:两个不同列表转换成为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a,..."b" : b}#列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3...4 8 第二种:包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...data=data.T#置之后得到想要的结果 data.rename(columns={0:'a',1:'b'},inplace=True)#注意这里0和1都不是字符串 print(data)...a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8 到此这篇关于Pandas列表(List)转换为数据框(Dataframe)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索

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在Python如何 JSON 转换为 Pandas DataFrame

JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中,我们探讨如何JSON转换为Pandas DataFrame,并介绍相关的步骤和案例。...案例研究:从公开 API 获取 JSON 数据并转换为 DataFrame让我们提供一个实际案例,演示如何使用公开的API获取JSON数据,并将其转换为Pandas DataFrame。...JSON数据转换为DataFrame:df = pd.DataFrame(data)在上述代码中,df是转换后的Pandas DataFrame对象,其中包含从API获取的JSON数据。...结论在本文中,我们讨论了如何JSON转换为Pandas DataFrame。...通过JSON转换为Pandas DataFrame,我们可以更方便地进行数据分析和处理。请记住,在进行任何操作之前,请确保你已正确导入所需的库和了解数据的结构。

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GeoPandas 绘制超高颜值数据地图

CRS/坐标参考系统告诉我们如何(使用投影 或数学方程)圆形地球上的位置(坐标)转换为扁平的二维坐标系(例如计算机屏幕或纸张)上的相同位置地图)。最常用的 CRS 是“EPSG:4326”。...什么是GeoPandasGeoPandas 基于Pandas。它扩展了 Pandas 数据类型以包含几何列并执行空间操作。因此,任何熟悉Pandas的人都可以轻松采用 GeoPandas。...所以所有基本的DataFrame操作都可以在GeoDataFrame上执行。...虽然GeoDataFrame可以有多个GeoSeries列,但其中只有一个是活动几何图形,即所有几何操作都在该列上。 在下一节中,我们一起学习如何使用一些常见的函数,如边界、质心和最重要的绘图方法。...在本练习中,我们使用 NOC 和 项目 列。

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轻松 ES|QL 查询结果转换为 Python Pandas dataframe

它设计简单易学易用,非常适合熟悉 Pandas 和其他基于数据框的库的数据科学家。实际上,ES|QL 查询产生的表格具有命名列,这就是数据框的定义!ES|QL 生成表格首先,让我们导入一些测试数据。...好的,既然这个环节已经完成,让我们使用 ES|QL CSV 导出功能,完整的员工数据集转换为 Pandas DataFrame 对象:from io import StringIOfrom elasticsearch...Pandas 分析数据。...但您也可以继续使用 ES|QL 处理数据,这在查询返回超过 10,000 行时特别有用,这是 ES|QL 查询可以返回的最大行数。在下一个示例中,我们通过使用 STATS ......pd.read_csv() 的 dtype 参数,这在 Pandas 推断的类型不够时非常有用。

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Python地信专题 | 基于geopandas的空间数据分析—数据结构篇

geopandas的安装和使用需要若干依赖包,如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas,可能会引发依赖包相关错误导致安装失败...2 数据结构 geopandas作为pandas向地理分析计算方面的延拓,基础的数据结构延续了Series和DataFrame的特点,创造出GeoSeries与GeoDataFrame两种基础数据结构:...2.2.1 GeoDataFrame基础 顾名思义,geopandas中的GeoDataFrame是在pandas.DataFrame的基础上,加入空间分析相关内容进行改造而成。...这时几何对象列的名称可以自由设置,但一定要利用GeoDataFrame.set_geometry()方法后添加的矢量列指定为矢量主列。...数据索引 作为pandas.DataFrame的延伸,GeoDataFrame同样支持pandas.DataFrame中的.loc以及.iloc对数据在行、列尺度上进行索引和筛选。

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使用Python实现子区域数据分类统计

我通过geopandas库实现了这一需求,在这里简单记录之,供需要的人借鉴。 二、geopandas简介 想必大家对pandas都不陌生,它是一个开源的强大的Python数据分析工具。...pandas确实做到了灵活、快速、高效的进行数据处理,而geopandas是在pandas的基础上添加了对空间数据的支持,实现了读取空间数据以及对空间数据进行处理。...3.1 引入geopandas        为了使用geopandas库,首先需要将其引入。...shp文件路径即可,其得到的是一个GeoDataFrame对象,类似于pandas中的DataFrame,区别会在下文讲到。...可以看出在geopandas中只需要对geometry对象使用area属性即可获取其面积。        最后面积以id为key保存到area字典当中。

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(数据科学学习手札89)geopandas&geoplot近期重要更新

2 geopandas&geoplot近期重要更新内容 2.1 geopandas近期重要更新 2.1.1 新增高性能文件格式   从geopandas0.8.0版本开始,在矢量文件读写方面,新增了.feather...图1   在geopandas更新到0.8.0版本后,便新增了read_feather()、to_feather()、read_parquet()以及to_parquet()这四个API,但要注意,这些新功能依赖于...pyarrow,首先请确保pyarrow被正确安装,推荐使用conda install -c conda-forge pyarrow来安装。   ...as pd from tqdm.notebook import tqdm # 创建虚拟表,其中字段名为了导出shapefile不报错加上非数字的前缀 base = pd.DataFrame(np.column_stack...(base, crs='EPSG:4326') # 转换为GeoDataFrame   最终得到一个较为庞大的GeoDataFrame,接着我们分别测试geopandas读写shapefile、feather

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geopandas&geoplot近期重要更新

2 geopandas&geoplot近期重要更新内容 2.1 geopandas近期重要更新 2.1.1 新增高性能文件格式 从geopandas0.8.0版本开始,在矢量文件读写方面,新增了.feather...parquet两种崭新的数据格式,他们都是Apache Arrow项目下的重要数据格式,提供高性能文件存储服务,使得我们可以既可以快速读写文件,又可以显著减少文件大小,做到了“多快好省”: 图1 在geopandas...首先我们创建一个足够大的虚拟表(200万行11列),并为其新增点要素矢量列: import numpy as np from shapely.geometry import Point import pandas...as pd from tqdm.notebook import tqdm # 创建虚拟表,其中字段名为了导出shapefile不报错加上非数字的前缀 base = pd.DataFrame(np.column_stack...(base, crs='EPSG:4326') # 转换为GeoDataFrame 最终得到一个较为庞大的GeoDataFrame,接着我们分别测试geopandas读写shapefile、feather

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(数据科学学习手札74)基于geopandas的空间数据分析——数据结构篇

geopandas的安装和使用需要若干依赖包,如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas可能会引发依赖包相关错误导致安装失败...2 数据结构 geopandas作为pandas向地理分析计算方面的延拓,基础的数据结构延续了Series和DataFrame的特点,创造出GeoSeries与GeoDataFrame两种基础数据结构...图27 2.2 GeoDataFrame 2.2.1 GeoDataFrame基础   顾名思义,geopandas中的GeoDataFrame是在pandas.DataFrame的基础上,加入空间分析相关内容进行改造而成...,这时几何对象列的名称可以自由设置,但一定要利用GeoDataFrame.set_geometry()方法后添加的矢量列指定为矢量主列,因为每个GeoDataFrame若在定义之处没有指定矢量列,后无法进行与适量信息挂钩的所有操作...图31 2.2.2 GeoDataFrame数据索引   作为pandas.DataFrame的延伸,GeoDataFrame同样支持pandas.DataFrame中的.loc以及.iloc对数据在行

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geopandas,用python画地图原来这么简单!

pandas应该是大家非常熟悉的Python第三方库,其主要用于数据整理和分析,这次来介绍pandas的一个近亲-geopandas geopandas是用来处理地理空间数据的python第三方库,它是在...的数据类型,所以geopandas中也有两种数据类型: GeoSeries GeoDataFrame 它们继承了pandas数据结构的大部分方法。...比如:人口pop_est、大洲continent、国家名字name等 world.plot()则是GeoDataFrame变成图形展示出来,得到世界地图: 假如说,我只想显示每个地区的中心点,像这样....set_geometry函数则是新增列设置为几何列,这样就会按照新的几何列显示地图。...GeoDataFrame文件的输出形式 前面讲到shapefile读成GeoDataFrame格式,反过来你也可以GeoDataFrame格式输出为shapefile文件。

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空间数据可视化与simple future模型应用

Polygon/MutiPolygons的应用其实就是数据地图模型的新拓展,在R语言的ggplot2中使用geom_polygon图层函数制作数据地图,需要使用基于sp包的 SpatialPolygonsDataFrame...='郑州'][i/2] } } 转换为sf特有的LINESTRING格式 mutiline_data <- left_join(mutiline_data,province_city[,c("city...as plt import pandas as pd import numpy as np import string China_map = geopandas.GeoDataFrame.from_file...gbk") cities = ["北京","上海","天津","重庆","沈阳","呼和浩特","太原","西安","兰州","合肥","南京","杭州","长沙","武汉"] gd_Point = geopandas.GeoDataFrame...province_city.city.isin(cities),'wd'] },columns = ["start_city","end_city","s_jd","s_wd","jd","wd"]) line_data = geopandas.GeoDataFrame

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(数据科学学习手札129)geopandas 0.10版本重要新特性一览

而这次新增的sjoin_nearest()就可以支持我们开展上述分析计算功能,它的主要参数有: left_df:连接对应的左GeoDataFrame right_df:连接对应的右GeoDataFrame...的方法来使用   在以前的版本中,我们只能使用gpd.XXX()的方式来使用sjoin()、overlay()、clip()等方法,而在这次新版本更新中,我们可以像pandas里的merge()、join...()那样作为方法使用,好处就是可以更好的书写链式运算过程啦!...max_distance=0.35, distance_col='对应距离') ) 2.4 GeoSeries新增批量XY点方法...from_xy()   新版本中为GeoSeries对象新增了from_xy()方法来快速实现坐标点,下面与gpd.points_from_xy()的效果进行对比: gpd.points_from_xy

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Part3-1.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像(附完整代码)

product)的概念[6] numpy的基本知识[7],dot(向量点积)、norm(范数)、arccos(反余弦)、degrees(弧度转换为度数)等部分函数的使用 pandas的基本知识[8] geopandas...=False) 2)使用Shapely获取建筑各边的中心点 要获取GeoPandas集合体(例如GeoSeries或GeoDataFrame)中每个多边形的外边界上所有中点,你可以使用Shapely库的几何对象方法和属性...中心点转为GeoDataFrame并绘制出来 # 中心点构造成dataframe points = gpd.GeoDataFrame(geometry=mid_points) # 为 GeoDataFrame...我们通过 'loc' 结果转换为一个新的 GeoDataFrame 来确保 'plot' 方法的可用性。...我们可以用XY表点[33]两个字段转为一个点: 可以看到蓝点就是我们要找到街景采集点Point S。

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geopandas 0.9.0重要新特性一览

read_file可直接读取存放单个矢量文件的zip压缩包 在以前的版本中,当我们的矢量文件存放在zip压缩包内时,使用gpd.read_file()直接读取时需要传入特殊格式的zip路径表达式(详见我以前撰写的...()、from_wkb()、to_wkt()以及to_wkb()四种方法,使得我们直接就可以轻松完成格式转换: 图3 2.3 新增高度z属性 在以前版本中,我们可以对点要素构成的GeoSeries或GeoDataFrame...图6 2.6 解决了explode()方法与pandas的冲突 我在geopandas系列教程空间计算篇(上)中还介绍过与dissolve()方法相反的explode()方法,它可以多要素集合类型的GeoDataFrame...或GeoSeries自动拆分为每行包含单要素的结果,但熟悉pandas的小伙伴一定知道在pandas中存在着同名方法,用于元素为数组类型如列表的单行记录拆成单元素构成的多行记录。...而以前版本geopandas中的explode()方法是不兼容pandas的,这意味着如果你既需要多部件矢量要素拆分,又需要按照数组型元素拆分,就得在geopandaspandas的数据结构之间转来转去

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