在Python中转换pandas数据帧
在Python中，可以使用pandas库来转换数据帧（DataFrame）。pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的数据结构和数据处理功能。
要转换pandas数据帧，可以使用以下方法：
- 读取数据：首先，需要从外部数据源（如CSV文件、Excel文件、数据库等）中读取数据并创建一个pandas数据帧。可以使用pandas的read_csv、read_excel等函数来读取数据。
- 数据清洗：在转换数据之前，通常需要对数据进行清洗和预处理。可以使用pandas提供的函数和方法来处理缺失值、重复值、异常值等问题，以及进行数据类型转换、重命名列名等操作。
- 数据转换：一旦数据清洗完成，可以进行各种数据转换操作。以下是一些常见的数据转换方法：
- 列选择：使用方括号（[]）或loc、iloc等方法选择特定的列。
- 行选择：使用loc、iloc等方法选择特定的行。
- 列添加/删除：使用assign、drop等方法添加或删除列。
- 数据类型转换：使用astype等方法将列的数据类型转换为指定类型。
- 数据排序：使用sort_values等方法按照指定的列进行排序。
- 数据合并/拆分：使用merge、concat等方法将多个数据帧合并或拆分。
- 数据聚合/分组：使用groupby等方法对数据进行聚合或分组操作。
- 数据输出：完成数据转换后，可以将结果保存到外部文件或数据库中，或者进行进一步的分析和可视化。可以使用pandas提供的to_csv、to_excel等方法将数据保存到文件，也可以使用to_sql等方法将数据保存到数据库。
总结起来，Python中转换pandas数据帧的过程包括数据读取、数据清洗、数据转换和数据输出。pandas提供了丰富的函数和方法来支持这些操作，使得数据转换变得简单和高效。
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我使用Python语言中的PyMongo库在MongoDB中插入文档。pandas数据帧有37个字段和60k条记录(数据集链接：)。数据帧中的所有字段都已转换为str类型。我收到以下错误：
OverflowError: MongoDB can only handle up to 8-byte ints
当我使用for循环插入2500个文档的块时，错误仍然存在。
代码片段：
import pandas as pd
import pymongo
client = pymongo.MongoClient()
db = client['patenting_in_psi']
colle
浏览 0提问于2018-02-16得票数 0
我有一个尺寸为21392x1972的Python数据帧。我想要完成的是将数据帧转换为列表列表，这样我的数据帧的第一列是长列表中的第一个列表，数据帧的第二列是具有一个长列表的第二个列表，依此类推。 我尝试使用tolist()将数据帧转换为列表列表。现在发生的情况是，我的数据帧的每一行都变成了长列表中的一个列表。但是，我想要完成的是，数据框的每一列都应该成为长列表中的一个列表。我刚开始使用Pandas和Python，所以在这方面的任何帮助都是非常感谢的。干杯! import pandas as pd
mydataset = pd.read_csv('final_merged_data.c
浏览 21提问于2019-01-18得票数 0
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1回答
我想在一个SQL数据帧上用Power BI执行一个简单的python脚本。但该错误似乎表明SQL表已被读取为CSV文件，而我不知道为什么脚本将该数据帧视为CSV文件而不是SQL数据帧。
python脚本是：
import pandas as pd
dataset['COD-MARQ'] = dataset['COD-MARQ'].str.strip()
有没有关于我该如何处理的想法？
谢谢
Traceback (most recent call last):
File "PythonScriptWrapper.PY", line 7
浏览 2提问于2020-10-03得票数 1
3回答
我有一个pandas数据帧，它大约有100列，我想计算一行每列中的字符数。
在Excel中，我会做类似(Len(Concat(A2:CA2))的事情
df['newcolumn'] = ? in Pandas Python
浏览 9提问于2019-07-10得票数 2
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Python : Pandas :数据框:列名
我有大量的列，列名也很大。我希望看到一些列和行，但视图变得限制在列名的大小上。如何在没有列名的Python中临时查看数据帧(仅显示数据)
浏览 12提问于2018-05-09得票数 2
我有一个从熊猫数据帧创建的样本spark数据帧-
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.config(&
浏览 3提问于2020-09-09得票数 0
1回答
在python jupyter notebook中读取excel文件时，我正在尝试将pandas数据帧的列数据类型从object更改为float，每次尝试时都会收到ValueError: and‘t convert string to float：'Variable by base style’的信息。'Variable by base style‘是什么意思？
浏览 0提问于2021-10-14得票数 0
如何使用python中的API将pandas数据帧直接保存到Atlassian confluence页面？我使用atlassian-python-api库。但是没有得到任何解决方案。
浏览 1提问于2021-01-26得票数 1
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' '.joi
浏览 62提问于2020-06-17得票数 2
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1回答
我在spark数据帧中有非常大的数据集，它们分布在节点上。我可以使用spark库pyspark.sql.functions进行简单的统计，如mean、stdev、skewness、kurtosis等。 如果我想使用像Jarque-Bera (JB)或Shapiro Wilk(SW)等高级统计测试，我会使用像scipy这样的python库，因为标准的apache pyspark库没有它们。但为了做到这一点，我必须将spark数据帧转换为pandas，这意味着将数据强制到主节点中，如下所示： import scipy.stats as stats
pandas_df=spark_df.toPan
浏览 30提问于2020-09-13得票数 0
使用Python3.6和Pandas0.22，我创建了一个Pandas dataframe IRdaily，其中包含各种利率每日变化的时间序列。我可以使用以下命令轻松地将Pandas数据帧写入Excel：
writer = pd.ExcelWriter(outFileName)
IRdaily.to_excel(writer, 'Daily Changes')
但是，如果我现在计算特征值分解(特征值的向量和特征向量的矩阵都是numpy ndarray)，并尝试将它们写入同一工作表，我会得到一个错误：
covD = deltaIRdaily.cov()
eigValD, eig
浏览 0提问于2018-06-11得票数 1
我是Python和pandas的新手。我创建了一个数据帧，并希望计算两列之间的百分比变化。我知道pandas中的pct_change函数，但它在行之间工作。 import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
UKnewcars = pd.DataFrame({
'Model': ["Diesel", "MHEV Diesel", "Petrol", "MHEV petrol","BEV", "PHEV", "
浏览 81提问于2021-10-11得票数 0
在huggingface库中，有一种特殊格式的数据集，称为箭头数据集 https://arrow.apache.org/docs/python/dataset.html https://huggingface.co/datasets/wiki_lingua 我必须将普通的pandas数据帧转换为数据集，或者将tabluar csv文件作为数据集读取。 这有可能吗？
浏览 42提问于2021-11-08得票数 1
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我正在尝试将数据框导出到mysql数据库中。我正在通过订单和库存API调用来获取数据。
我已经成功地将订单和库存API调用保存到数据帧中，并将订单数据帧导出到MySQL表中。
然而，清单数据帧抛给了我一个错误：
TypeError: sequence item 0: expected str instance, dict found
我不确定我做错了什么，我确实怀疑清单的dataframe在许多列中包含许多嵌套的json，但不确定该怎么办。
到目前为止，我的清单代码如下：
import pandas as pd
#python libary to compare today date for
浏览 15提问于2018-02-02得票数 1
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1回答
我有一个pandas数据帧，它有一个包含NaN值的分类列，例如：
g = pd.Series(["A", "B", "C", np.nan], dtype="category")
g
0 A
1 B
2 C
3 NaN
dtype: category
Categories (3, object): [A, B, C]
在pandas中，NaN不是一个类别，但您可以在分类数据中包含NaN值。我想在Jupyter笔记本中使用%%R将此数据帧传递给R。分类列被R成功地识别为一个因子，但该因子的格式不
浏览 2提问于2018-11-15得票数 0
1回答
火花数据帧
、、
星火数据帧和Pandas数据帧的区别是什么？我的理解是，Pandas数据框架主要用于将CSV数据读入DF，在DF中，Spark数据帧用于将弹性分布式数据( RDD )加载到数据帧中，并且可以操作数据帧。请分享你的反馈
浏览 6提问于2020-09-01得票数 0
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我已经使用这段代码在python中运行了一个matlab脚本，该脚本是文件‘matlab _ to _python.m’，它有一个输出:一个名为'matlab_ table‘的matlab表。
import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
mytable = eng.matlab_to_python()
当我运行此命令时，mytable的类型为：
In [28]: mytable
Out[28]: <matlab.object at 0x1ebe007fb70>
我希望能够在python中看到这个表作为一个
浏览 20提问于2020-05-26得票数 0
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2回答
我正在用Python编写一个Pandas数据帧。每当我想要计算某些东西时，我需要键入整个数据框名和列名，如dataframe_name.column_name。之前我在R上工作，我们可以使用attach(dataframe_name)附加数据帧。我们可以在Python Pandas库中做类似的事情吗？
浏览 1提问于2021-07-29得票数 0
1回答
我有一长串熊猫的数据框架，根据类型，"pandas.core.series.Series“。这个列表中可能有一百万个条目。我通过用numpy.array_split分割数据帧来创建它。
据推测，目前每个数据帧只包含一个数字：
In[29]: df1[0:5]
Out[29]:
[1 12149992.0
Name: 3121916261129, dtype: float64, 2 12149995.0
Name: 3121916261129, dtype: float64, 3 12149997.0
Name: 3121916261129, dtype: float
浏览 0提问于2018-10-04得票数 0
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我正在解析URL中POST请求中的JSON数据，希望提取date并将其转换为Python中的Date类型，这一切都是我在dask中完成的。如何将其转换？ 在此之前，我曾尝试使用pandas数据帧，使用： datetime.strptime(i, '%Y-%m-%d').date().__str__()
浏览 9提问于2020-01-28得票数 1
我是python的新手。在Python版本3.7.4中，我有一个pandas数据帧，如下所示(有4列)：
df = pd.DataFrame({'Patient_Key': [2333836, 2319735],
'DX1': ["N184", 'Z6827'],
'DX2': ['D649', 'N184'],
'DX3': ['E785'
浏览 4提问于2021-07-24得票数 0
我应该使用python中的哪个.map()函数从spark数据帧创建一组labeledPoints？如果标签/结果不是第一列，但我可以引用它的列名'status‘，那么表示法是什么？
我使用这个.map()函数创建Python dataframe：
def parsePoint(line):
listmp = list(line.split('\t'))
dataframe = pd.DataFrame(pd.get_dummies(listmp[1:]).sum()).transpose()
dataframe.insert(0, 's
浏览 3提问于2015-09-14得票数 14
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1回答
亲爱的，我需要你的帮助来微调我的Python，Pandas的代码。 我有一个列表: my_list = 405218,405211,309211,234589 我想迭代这个列表，使用每个元素进行细化，生成由1行25列的数据帧表示的输出。然后，我想创建一个dataframe，其中每一行代表一个输出，这样我就有了一个包含所有输出的dataframe。在本例中，由于我的列表基于4个项目，因此数据帧结果将是一个25列4行的数据帧。 谢谢你的建议，
浏览 6提问于2020-09-15得票数 2
1回答
我想在Jupyter中将R对象读回python。例如，在Jupyter中，此示例读取在python中生成并在R中处理的数据帧。现在我处理此数据帧，并创建一个新的数据帧，以便能够读取到python中。
Python单元：
# enables the %%R magic, not necessary if you've already done this
%load_ext rpy2.ipython
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'cups_of_coffee': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,
浏览 5提问于2021-10-28得票数 2
1回答
我有以下JSON：
[
[
"26-Sep-14",
10
],
[
"29-Sep-14",
75
]
]
来自JSON的数据用于创建highcharts，它需要Date.UTC()格式的日期。目前highcharts将日期视为字符串。有没有办法通过json来正确地格式化每个日期(Date.UTC)？
JSON最初来自Pandas数据帧，所以在创建json之前在python中进行更改可能会更好？然而，我没有任何幸运让它在javascript或python中工作。
非
浏览 0提问于2014-11-05得票数 2
1回答
我有两个数据帧，两个数据帧中的一列包含一个集合。现在，如果两个集合相等，我希望根据该列合并数据帧。 我尝试使用df.merge作为 les=df_report_2.merge(df_report_1,how='inner',on='saltids') df_report_1和df_report_2是数据帧，saltids是由一组数据类型组成的列。 我得到以下错误： ---------------------------------------------------------------------------
TypeError
浏览 17提问于2019-10-09得票数 1
我知道这可能是一个古老的争论，但是在pandas.drop和python del函数中，哪个函数在大数据集上的性能更好？
我正在使用python 3学习机器学习，但不确定该使用哪一个。我的数据是pandas数据帧格式。但是python del函数在python的built-in function中。
浏览 0提问于2017-11-22得票数 18
我使用python和pandas调用带有元组Time、Name、Good、Bad的Excel数据。 我想将数据帧重新处理为满足特定条件的另一个数据帧。 具体地说，我想打印出一个数据帧，它存储了整个时间内每个名称的好数据和坏数据的总和。 请帮助我谁知道蟒蛇，熊猫。 enter image description here
浏览 23提问于2020-04-29得票数 1
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1回答
我正在与numpy和pandas在Python上合作，以学习如何处理数据帧。 我在column上编写代码，并加载了Iris数据集，但由于某些原因，我的数据帧中没有“物种”列。也许我加载它的方式不正确？我希望在这件事上能帮上忙。 我添加了一个图像，如果代码仍然需要，那么这是我所拥有的： import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
df = pd.DataFrame(load_iris().data, columns=load_iris().feature_names) ?
浏览 45提问于2021-11-03得票数 2
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3回答
我在python pandas中有两个数据帧
数据帧1
User_id zipcode
1 12345
2 23456
3 34567
数据帧2
ZipCodeLowerBound ZipCodeUpperBound Region
10000 19999 1
20000 29999 2
30000 39999 3
如何使用pandas merge将区域中的数据映射到条件为if(df1.zipcod
浏览 3提问于2016-10-29得票数 3
2回答
如下图所示，我想按字母顺序按Type对聊天进行排序。但是，我不希望打乱每个Chat name中[Date , User_id]的顺序。在输入数据帧位于左侧的情况下，我该如何操作？(在python中使用Pandas )
浏览 1提问于2018-10-24得票数 2
我在熊猫里有一个数据帧。我将数据帧的一列的总和作为：
x = data['col1'].sum(axis=0)
print(type(x))
我检查过data dataframe中的col1列是float64类型的。但是x的类型是<class 'float'>。我期望x的类型是numpy.float64。
我在这里遗漏了什么？
pandas版本- '0.18.0'，numpy版本- '1.10.4'，python版本- 3.5.2
浏览 5提问于2016-09-27得票数 4
2回答
我有两个不同大小的Pandas数据帧(至少500,000行)。为了简单起见，您可以将它们称为df1和df2。我感兴趣的是查找df1中没有出现在df2中的行。没有必要将任何数据帧作为另一个数据帧的子集。此外，行的顺序也不重要。
例如，i在df1中的观测可能是df2中的j第四次观测，我需要考虑它是否存在(顺序不重要)。另一件重要的事情是，这两个数据帧都可能包含空值(因此操作也必须这样做)。
这两个数据框架的一个简单示例是
df1 = pandas.DataFrame(data = {'col1' : [1, 2, 3, 100], 'col2' : [10, 11,
浏览 0提问于2018-02-20得票数 1
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1回答
如何使用Pandas模块将项目列表[1,2,3,4,5]写入excel文件中的特定选项卡中，从特定的行和列位置开始？是否涉及pandas.DataFrame.to_excel函数?在将list写入excel文件之前，是否需要将其转换为dataframe？
我是否要先将列表转换为序列，然后将序列转换为数据帧，然后将数据帧写入excel文件？
浏览 24提问于2016-08-04得票数 0
我有两个图，g1和g2。我已经应用了一些规则并映射了它们，如下所示。 图表： 📷 我想将映射的图形转换回pandas数据帧/table/。 From Attribute To
10/10 Start 130/21
130/21 Left 190/190
190/190 Right 240/204
240/204 End - 在Python Pandas中有什么方法可以做到这一点吗？
浏览 10提问于2020-06-15得票数 0
回答已采纳
对于AzureML Python SDK，我们可以使用get_by_name()来返回数据集。
import azuremlsdk
mydata = get_by_name(myworkspace, 'mydata')
并且我可以通过.to_pandas_dataframe()方法获得mydata的熊猫数据帧
mydata.to_pandas_dataframe()
对于R等效值，我被困在这里
mydata <- azuremlsdk::get_dataset_by_name(myworkspace, 'mydata')
问题是，R的选项是什么，这样我就可
浏览 3提问于2020-05-21得票数 1
我是Python的新手，我有一个InfluxDB查询，我想将它设置为一个熊猫数据帧。但是，输出似乎只包括测量值，而不包括标记值。
我的代码如下所示：
import pandas as pd
from influxdb import InfluxDBClient
def main():
host = 'localhost'
port = 8086
user = 'abc'
password = 'xyz'
dbname = 'rain_rate'
client = Influx
浏览 12提问于2020-05-29得票数 0
回答已采纳
我得到了一个数据，它可以是任何类型的，例如DataFrame，dict或其他python中的东西。如何使用python将其转换为工作簿，而不是使用openpyxl中的load_workbook。我知道使用openpyxl.load_workboo("xx.xlsx")可以得到一个工作簿对象，但这不是我想要的。例如，我下面有一个日期框
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"A":[1,2,3,4,5],
"B":[11,22,33,44,55],
"C":[111
浏览 13提问于2019-11-20得票数 0
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我正在尝试理解如何使用pandas在python中编辑数据帧，这样我就可以删除除年份之外的所有内容。
例如:如果日期是2014-01-01，我希望它显示2014并同时删除月份和日期。所有日期都在一列中。
谢谢你的建议！
浏览 4提问于2020-03-16得票数 0
1回答
我从python中的csv文件创建了一个pandas数据帧。如何在tkinter窗口中显示此数据帧。
import pandas as pd
methods = pd.read_csv('metode.csv')
methods = methods.drop(methods.columns[[0]], axis=1)
浏览 3提问于2019-10-29得票数 0
在jupyter笔记本中: python3内核
如果我在pandas中创建一个数据框，或者在渐近中创建一个矩阵，它会打印得非常好，即看起来很像电子表格/矩阵等
它是怎么做到的呢？是谁做的？
在str/repr方法中，数据帧似乎没有任何特殊之处(例如生成html)。在普通的python和jupyter中尝试过。Jupyter的打印要复杂得多。
那么它是如何连接到哪里的呢？
浏览 7提问于2018-01-11得票数 1
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1回答
我有一个在R中创建的RDa文件，我想在python上将这个文件作为pandas数据帧读取。我有下面的代码来做同样的事情：
import rpy2.robjects as robjects
import numpy as np
from rpy2.robjects import pandas2ri
pandas2ri.activate()
# load your file
robjects.r['load']('Data.RDa')
matrix = robjects.r['data']
matrix
我得到了以下结果：
R object w
浏览 0提问于2016-10-21得票数 3
1回答
方法1:我的输入数据是一堆json文件。经过预处理后，输出为pandas数据帧格式，该格式将写入Azure SQL数据库表。 方法2:我已经实现了delta lake，其中输出pandas数据帧被转换为Spark数据帧，然后将数据插入到分区的Delta Table中。这个过程很简单，而且将pandas数据帧转换为spark数据帧所需的时间以毫秒为单位。但与方法1相比，性能很差。使用Approach1，我能够在不到方法2所需时间的一半内完成。 我尝试了不同的优化技术，比如ZORDER，压缩(装箱)，使用insertInto而不是saveAsTable。但没有一种方法真正提高了性能。 如果我错过
浏览 8提问于2020-10-28得票数 1
3回答
我需要用python中的boto3从S3存储桶中读取多个csv文件，最后在pandas中将这些文件合并到单个数据帧中。
我能够从以下python脚本中读取单个文件
s3 = boto3.resource('s3')
bucket = s3.Bucket('test-bucket')
for obj in bucket.objects.all():
key = obj.key
body = obj.get()['Body'].read()
下面是我的道路
files/splittedfiles/Code-345678
在Co
浏览 2提问于2018-10-17得票数 6
1回答
我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧，但是我得到了以下错误； "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上，我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB)，我计划将每个熊猫数据帧转换为dask，然后将它们全部附加到一
浏览 18提问于2019-07-02得票数 2
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我有csv数据，并使用read_csv创建了Pandas dataframe，并强制所有列为字符串。然后，当我尝试从Pandas数据帧创建Spark数据帧时，我得到了下面的错误消息。
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
z=pd.read_csv("mydata.csv", dtype=str)
z.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
浏览 6提问于2016-08-06得票数 33
回答已采纳
1回答
我想用极地代替潘达，但我无法找到如何在没有转换成潘达的情况下使用极地。我想知道是否有办法把Pandas完全排除在这个过程之外。
考虑以下测试数据：
import polars as pl
import numpy as np
import plotly.express as px
df = pl.DataFrame(
{
"nrs": [1, 2, 3, None, 5],
"names": ["foo", "ham", "spam", "egg", Non
浏览 11提问于2022-04-04得票数 2
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我有一个数组，它的值由'|‘分隔。我想把它解析成一个熊猫数据帧。 import pandas as pd
arr = ['19345360853|5264654|100530|2017-01-07', '19345360853|13518371|100530|2018-10-08']
pd.DataFrame([{'Id': item.split('|')[0] ,'Code_A': item.split('|')[1] , 'Code_B': item.split
浏览 7提问于2019-01-30得票数 2
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1回答
我在pandas中有一个数据帧，如下所示：Snapshot of my pandas dataframe 现在我希望转换数据帧，如下所示，根据排序的日期值(%m/%d/%Y)，使用分隔符为每个customerid连接属性'category‘。日期较早的订单具有对应的客户id，其类别列在第一位。 Desired/Transformed data frame
浏览 12提问于2019-02-24得票数 3
回答已采纳
2回答
Python新手。
在R中，可以使用dim(...)获得矩阵的维数。Python Pandas中对应的数据帧函数是什么？
浏览 6提问于2012-12-18得票数 94
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