使用pandas索引作为字典键，根据匹配的键用值填充字典

在Python中，可以使用pandas库来处理和分析数据。pandas提供了一个叫做DataFrame的数据结构，它类似于一个二维表格，可以方便地进行数据操作和分析。

要使用pandas索引作为字典键，并根据匹配的键用值填充字典，可以按照以下步骤进行操作：

导入pandas库：

import pandas as pd

创建一个DataFrame对象：

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

将DataFrame的某一列设置为索引：

df = df.set_index('A')

创建一个空字典：

result = {}

遍历DataFrame的索引和值，并将其填充到字典中：

for index, value in df.iterrows():
    result[index] = value['B']

最终，result字典将包含根据索引匹配的键和对应的值。

这种方法适用于将DataFrame的索引作为字典的键，并根据匹配的键用值填充字典的场景。它可以方便地将DataFrame的数据转换为字典形式进行进一步的处理和分析。

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Python3快速入门（十三）——Pan

Series 使用字典(dict)作为数据时，如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。...Series 使用标量值作为数据，则必须提供索引，会重复标量值以匹配索引的长度。...DataFrame 使用字典列表作为数据创建DataFrame时，默认使用range（len（list））作为index，字典键的集合作为columns，如果字典没有相应键值对，其值使用NaN填充。...当指定columns时，如果columns使用字典键集合以外元素作为columns的元素，则使用NaN进行填充，并提取出columns指定的数据源字典中相应的键值对。...Series字典创建DataFrame 使用Series字典作为数据创建DataFrame时，得到的DataFrame的index是所有Series的index的并集，字典键的集合作为columns。

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创建一个Series 以下代码默认引入pandas和numpy，平台为Anaconda启动的Jupyter： import pandas as pd import numpy as np 2.1 创建一个空...]) print(s[105]) 输出结果 105 c 105 d dtype: object 2.3 从字典创建一个Series 此时如果不指定索引，按照顺序取得字典键作为索引，如果指定了索引...，索引与标签中对应的数据将会取出，对应不上的用空值表示。...a']) print(s) 输出结果(以索引顺序为准，对应不上的填充nan： b 1.0 c 2.0 d NaN a 0.0 dtype: float64 2.4 从标量创建Series...数据为标量值，必须提供索引，该值将被重复以匹配索引长度。

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python之pandas简单介绍及使用（一）「建议收藏」

Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。...先看简单的，根据索引查看其值和修改其值： In [12]: s2[‘name’] Out[12]: ‘wangxing’ In [45]: s2[‘name’] = ‘wudadiao’ In [46...Pandas 的优势在这里体现出来，如果自定义了索引，自定的索引会自动寻找原来的索引，如果一样的，就取原来索引对应的值，这个可以简称为“自动对齐”。...字典的“键”（”name”，”marks”，”price”）就是 DataFrame 的 columns 的值（名称），字典中每个“键”的“值”是一个列表，它们就是那一竖列中的具体填充数据。...（第一层键）和每横行索引（第二层字典键）以及对应的数据（第二层字典值），也就是在字典中规定好了每个数据格子中的数据，没有规定的都是空。

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() #复制列表中所有项 dic.fromkeys(S[,v]) #新建字典，键为S，值为v，如果S为长字符串，返回的键为字符串中的每一个字符，值将重复 dic.get(k[,d]) #获取字典中指定键的值...，如果k不属于字典中的键，则返回None dic.has_key(k) #返回字典中是否包含键k dic.items() #返回字典中的索引键值，每一对键值存放在元组中，所有键值对存放在列表中 dic.iteritems...dic.pop(k[,d]) #删除字典中指定键的值，并返回被删除键的对应值 dic.popitem() #删除某个键值对，无需往方法中传入参数 dic.setdefault(k[,d]) #类似于dit.get...(k,d)方法，如果k属于字典中的键，则返回对于的值，否则，将往字典中重新插入键值 dic.update([E, ]**F) #将字典E中的键值对更新到dic中 dic.values() #返回字典中所有值...start和stop参数设置搜索范围 string.rjust() #返回一个原字符串右对齐,并使用空格填充至长度 width 的新字符串。

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Python数据分析之pandas基本数据结构

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python科学计算之Pandas使用(二)

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更具体地说：希望得到唯一值以及它们在列表中出现的次数。 Python字典是以这种格式存储数据的好方法。键将是字典，值是出现的次数。...，这是Pandas的一维数据结构，然后应用value_counts函数来获得在Series中出现频率的唯一值，最后将输出转换为字典。...combine_first函数 combine_first函数用于合并两个具有相同索引的数据结构。它最主要的用途是用一个对象的非缺失值填充另一个对象的缺失值。这个函数通常在处理缺失数据时很有用。...如果有一行缺少值(即NaN)，用B列中同一行的值填充它。...，df1 中的非缺失值填充了 df2 中对应位置的缺失值。

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