首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

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}#将列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#将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:将包含不同子列表列表转换为数据框 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...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...将列表(List)转换为数据框(Dataframe)的文章就介绍这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

14.9K10

(六)Python:PandasDataFrame

: import pandas as pd data = {'name': ['aaaaaa', 'bbbbbb', 'cccccc'], 'pay': [4000, 5000, 6000]} #...以name和pay为列索引,创建DataFrame frame = pd.DataFrame(data) #自定义行索引 print(frame) 运行结果如下所示:     name      pay...admin  2 3  admin  3 另一种删除方法     name  a 1  admin  1 3  admin  3 (1)添加列         添加列可直接赋值,例如给 aDF 添加...可利用 drop()方法删除指定轴上的数据,drop()方法返回一个新的对象,不会直接修改原始数据。...对象的修改和删除还有很多方法,在此不一一列举,有兴趣的同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大的统计功能,它有大量的函数可以使用

3.8K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Python之PandasSeries、DataFrame实践

Python之PandasSeries、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签...2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值的)。...dataframe的数据是以一个或者多个二位块存放的(而不是列表、字典或者别的一维数据结构)。 3.索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元素(比如轴名称等)。...操作Series和DataFrame的数据的基本手段 5.1 重新索引 reindex 5.2 丢弃指定轴上的项 drop 5.3 索引、选取和过滤(.ix) 5.4 算数运算和数据对齐 DataFrame...处理缺失数据(Missing data) 9.1 pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点和非浮点数组的缺失数据。

3.9K50

pandas | DataFrame的排序与汇总方法

今天是pandas数据处理专题的第六篇文章,我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法,如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算,使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。...排序 排序是我们一个非常基本的需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series的值来排序。...排名 有的时候我们希望得到元素的排名,我们会希望知道当前元素在整体当中排第几,pandas当中也提供了这个功能,它就是rank方法。 ?

4.5K50

pandas | DataFrame的排序与汇总方法

今天说一说pandas | DataFrame的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!! 今天是pandas数据处理专题的第六篇文章,我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...排序 排序是我们一个非常基本的需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series的值来排序。...排名 有的时候我们希望得到元素的排名,我们会希望知道当前元素在整体当中排第几,pandas当中也提供了这个功能,它就是rank方法。...今天的文章这里就结束了

3.8K20

pandas dataframe 的explode函数用法详解

在使用 pandas 进行数据分析的过程,我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求,多么希望能有一个类似于 hive sql 的 explode 函数。 这个函数如下: Code # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...( 注:该列可迭代, 例如list, tuple, set) 补充知识:Pandas的字典/列表拆分为单独的列 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...8812 {"c": "11"} 8813 {"a": "82", "c": "15"} Method 1: step 1: convert the Pollutants column to Pandas...dataframe 的explode函数用法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

3.8K30

Pandas的数据分类

--MORE--> 背景:统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值,我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数: import numpy as np import pandas as...1, 1], dtype=int8) 如何生成Categorical对象 主要是两种方式: 指定DataFrame的一列为Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数...当实际数据的类别超过了数据中观察的4个数值: actual\_cat = ["语文","数学","英语","地理","生物"] cat\_data2 = cat\_data.cat.set\_...,也就是one-hot编码(独热码);产生的DataFrame不同的类别都是它的一列,看下面的例子: data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \...DataFrame [008i3skNly1gu1aviqwzbj60jy0g2jsg02.jpg] 分类方法 add_categories:添加新的分类到尾部 as_ordered:类别排序 as_unordered

8.6K20

【如何在 Pandas DataFrame 插入一列】

前言:解决在Pandas DataFrame插入一列的问题 Pandas是Python重要的数据处理和分析库,它提供了强大的数据结构和函数,尤其是DataFrame,使数据处理变得更加高效和便捷。...为什么要解决在Pandas DataFrame插入一列的问题? Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构,由行和列组成,类似于Excel的表格。...解决在DataFrame插入一列的问题是学习和使用Pandas的必要步骤,也是提高数据处理和分析能力的关键所在。 在 Pandas DataFrame 插入一个新列。...总结: 在Pandas DataFrame插入一列是数据处理和分析的重要操作之一。通过本文的介绍,我们学会了使用Pandas库在DataFrame插入新的列。...通过学习和实践,我们可以克服DataFrame插入一列的问题,更好地利用Pandas库进行数据处理和分析。

43510

Pandas DataFrame 的自连接和交叉连接

有很多种不同种类的 JOINS操作,并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。...自连接 顾名思义,自连接是将 DataFrame 连接到自己的连接。也就是说连接的左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 的行。...注:如果我们想排除Regina Philangi ,可以使用内连接"how = 'inner'" 我们也可以使用 pandas.merge () 函数在 Pandas 执行自连接,如下所示。...这个示例数据种两个 DataFrame 都没有索引所以使用 pandas.merge() 函数很方便。...总结 在本文中,介绍了如何在Pandas中使用连接的操作,以及它们是如何在 Pandas DataFrame 执行的。这是一篇非常简单的入门文章,希望在你处理数据的时候有所帮助。

4.2K20

加载大型CSV文件Pandas DataFrame的技巧和诀窍

将CSV文件加载到Pandas DataFrame 首先,让我们从加载包含超过1亿行的整个CSV文件开始。...检查列 让我们检查数据框的列: df.columns 现在,你应该意识这个CSV文件没有标题,因此Pandas将假定CSV文件的第一行包含标题: Index(['198801', '1', '103...DataFrame。...与前面的部分一样,缺点是在加载过程必须扫描整个CSV文件(因此加载DataFrame需要22秒)。 总结 在本文中,介绍了许多从CSV文件加载Pandas DataFrame的技巧。...通常情况下,没有必要将整个CSV文件加载到DataFrame。通过仅加载所需的数据,你不仅可以节省加载所需数据的时间,还可以节省内存,因为DataFrame需要的内存更少。

17410

pandas | 详解DataFrame的apply与applymap方法

今天是pandas数据处理专题的第5篇文章,我们来聊聊pandas的一些高级运算。...今天这篇文章我们来聊聊dataframe的广播机制,以及apply函数的使用方法。 dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生, 我们在之前介绍numpy的专题文章当中曾经介绍过广播。...比如我们将一个二维数组减去一个一维数组,numpy会先将一位数组拓展二维之后再进行减法运算。看起来就像是二维数组的每一行分别减去了这一个一维数组一样。...比如我们可以这样对DataFrame当中的某一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外,apply函数的作用域并不只局限在元素,我们也可以写出作用在一行或者是一列上的函数。...最后我们来介绍一下applymap,它是元素级的map,我们可以用它来操作DataFrame的每一个元素。比如我们可以用它来转换DataFrame当中数据的格式。 ?

2.9K20

python下的PandasDataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

跟其他类似的数据结构相比(如R的data.frame),DataFrame面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...其实,DataFrame的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。...导入基本python库: import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造:   1:直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典; dict...: Shape of passed values is (3, 5), indices imply (3, 4) 2:传入一个由嵌套的字典;   它就会被解释为:外层字典的键作为列,内层键则作为行索引。...7 subkey2 2 5 8 subkey3 3 6 9 请务必保证嵌套字典的key的一致性,不然的话,数据会异常,但不会显式的报错,而是显示出NaN,

5.8K30

pandas | 如何在DataFrame通过索引高效获取数据?

今天是pandas数据处理专题第三篇文章,我们来聊聊DataFrame的索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法,从整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备 上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合的dict,所以我们想要查询表的某一列,也就是查询某一个Series,我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...因为pandas会混淆不知道我们究竟是想要查询一列还是一行,所以这个时候只能通过iloc或者是loc进行。 逻辑表达式 和numpy一样,DataFrame也支持传入一个逻辑表达式作为查询条件。...比如我们想要查询分数大于200的行,可以直接在方框写入查询条件df['score'] > 200。 ?...总结 今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引在pandas当中的用法,这也是pandas数据查询最常用的方法,也是我们使用过程当中必然会用到的内容。建议大家都能深刻理解,把它记牢。

12.4K10

python下的PandasDataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

跟其他类似的数据结构相比(如R的data.frame),DataFrame面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...其实,DataFrame的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。...导入基本python库: import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造:   1:直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典; dict...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,...7 3 4 8 第二种:将包含不同子列表列表转换为数据框 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

4.3K30
领券