使用pandas赋值将列表列展开为多列
是指通过pandas库中的函数和方法，将包含在一个列中的列表数据展开为多个列的操作。
具体步骤如下：
- 导入pandas库：首先需要导入pandas库，可以使用以下代码实现：import pandas as pd
- 创建DataFrame对象：使用pandas的DataFrame对象来存储数据。可以使用以下代码创建一个包含列表列的DataFrame对象：df = pd.DataFrame({'col1': [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]})
- 使用pandas的apply函数展开列表列：使用pandas的apply函数结合lambda表达式，对列表列进行展开操作。可以使用以下代码实现：df[['col2', 'col3', 'col4']] = df['col1'].apply(lambda x: pd.Series(x))上述代码中，将col1列中的列表数据展开为col2、col3和col4三列。
完整的代码示例如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]})
df[['col2', 'col3', 'col4']] = df['col1'].apply(lambda x: pd.Series(x))
print(df)以上代码的输出结果为：
col1 col2 col3 col4
0 [1, 2, 3] 1 2 3
1 [4, 5, 6] 4 5 6
2 [7, 8, 9] 7 8 9这样就实现了将列表列展开为多列的操作。
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'col3' : [3,4,4,9],
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print (df)
col1 col2 col3 col4
0 1 4 7 3
1 1
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col1 col2 col3 col4
0 5 1 11 9
1 2 3 14 7
2 6 5 54 8
3 11 2 67 44
4 23 8 2 23
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import pandas as pd
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col1 int64
col2 int64
col3 category
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import numpy as np, pandas as pd
data = {'col1': [np.array([1, 2]), np.array([3, 4])],
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&
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在蟒蛇熊猫dataFrame中，我希望创建多列值的单个json列。
假设以下dataFrame：
示例：
| - | col1 | col2 | col3 | col4|
| 1 | abc | def | ghi | 8 |
| 2 | xab | xcd | xef | 9 |
，这是我想要的结果。
| |col1 | json_col|br
|1 | abc | {"col2":"def","col3":"ghi","col4":8}|
|2 | xab
浏览 4提问于2017-06-07得票数 10
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1 5 10 5 15 9 6
1 5 10 5 14 15 8
2 8 2 5 6 13
浏览 18提问于2020-11-30得票数 0
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python、pandas、csv
我正在使用pandas制作csv文件，其中一些列已经有了它的数据。例如，它看起来像这样 col1 col2
1 2
3 4
5 6
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1 2
3 4
5 6
7 8 我希望在使用n(col3)=1将n=2写入col3时写入col
浏览 78提问于2020-03-19得票数 0
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考虑下面的代码： import pandas as pd
d = {'col1': [1, 2, 3 ,4 ,5, 5, 6, 5], 'col2': [3, 4, 3 ,4 , 5, 6 , 6, 5], 'col3': [5, 6, 3 ,4 , 5, 6 ,6, 5], 'col4': [7, 8, 3 , 4 , 5, 4 , 6, 4], }
df = pd.DataFrame(data=d)
df=df.T 这段代码给出了以下输出： # 0 1 2 3 4 5 6 7
# col1
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我正在寻找一种方法，将多个列连接到一个新的列中，用于与熊猫重复行。下面是我到目前为止掌握的代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
{"col1": 1, "col2": 2, "col3": 3, "col4": 4, "col5": 5},
{"col1": 1, "col2": 2, "col3": 3, "col4": 6, "col5": 7},
{"col1
浏览 3提问于2022-08-24得票数 1
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