在pandas中如何将数据帧转换为以行和列为键的字典？
在Pandas中，可以使用to_dict()方法将数据帧（DataFrame）转换为以行和列为键的字典。具体来说，可以通过设置to_dict()方法的参数来控制字典的结构。
以下是一些常见的转换方式：
1. orient='records'
将每一行转换为一个字典，字典的键为列名，值为对应行的值。
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
# 转换为以行为键的字典
result = df.to_dict(orient='records')
print(result)输出：
[{'A': 1, 'B': 4, 'C': 7}, {'A': 2, 'B': 5, 'C': 8}, {'A': 3, 'B': 6, 'C': 9}]2. orient='index'
将每一列转换为一个字典，字典的键为行索引，值为对应行的值。
# 转换为以列为键的字典
result = df.to_dict(orient='index')
print(result)输出：
{0: {'A': 1, 'B': 4, 'C': 7}, 1: {'A': 2, 'B': 5, 'C': 8}, 2: {'A': 3, 'B': 6, 'C': 9}}3. orient='columns'
将每一列转换为一个字典，字典的键为列名，值为对应列的值。
# 转换为以列为键的字典
result = df.to_dict(orient='columns')
print(result)输出：
{'A': {0: 1, 1: 2, 2: 3}, 'B': {0: 4, 1: 5, 2: 6}, 'C': {0: 7, 1: 8, 2: 9}}4. orient='split'
将数据帧转换为一个包含四个元素的字典：索引、列名、数据值和列的数据类型。
# 转换为以split为键的字典
result = df.to_dict(orient='split')
print(result)输出：
{'index': [0, 1, 2], 'columns': ['A', 'B', 'C'], 'data': [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]], 'dtype': {'A': 'int64', 'B': 'int64', 'C': 'int64'}}应用场景
- 数据导出：将数据帧转换为字典后，可以方便地将其导出为JSON或其他格式。
- 数据处理：在某些情况下，字典结构可能更适合某些数据处理任务。
- API响应：在Web开发中，将数据帧转换为字典可以方便地作为API的响应。
参考链接
通过这些方法，你可以根据具体需求将数据帧转换为不同结构的字典。
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1回答
如何将sklearn缩放器应用于pandas数据帧的所有行。这个问题与相关。如何将sklearn缩放器应用于一行的所有值？
注意:我知道对于特性缩放来说，在列中包含特性和按列缩放特性是很正常的，就像refenced问题中那样。然而，我想使用sklearn标度器来预处理可视化数据，在我的例子中，按行扩展是合理的。
浏览 11提问于2019-11-13得票数 1
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我需要将第一行转换为字典，然后删除所有"nan“值。这行得通..。 pd.Series(df.head(1).T.to_dict()[0]).dropna() 或。这一个..。 df.head(1).dropna(axis=1).T.to_dict()[0] 但是，有没有其他方法可以实现这一点呢？数据帧的类型是稀疏的，如果这很重要的话。 type(df)
pandas.core.sparse.frame.SparseDataFrame 我之所以这样问，是因为我不认为它是pythonic式的，我想肯定有一种方法可以做到这一点。
浏览 7提问于2019-08-24得票数 0
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给定一个数据帧：
Animal wings claws horns
0 Ant No No No
1 Bat Yes Yes No
2 Cat No Yes No
我正在尝试打印'Animal‘列的相应值，其中给定列的值是'Yes’。
Eg1:给定列为“claws”，输出应为Bat和Cat。
Eg2:给定列为“wings”，输出应为Bat
浏览 27提问于2020-02-07得票数 1
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2回答
拿字典来说：
dict = {'a':'ham', 'b': 'ham', 'c': 'chicken', 'd': 'beef', 'e': 'chicken'}
如何获取此字典并将其转换为以列为值的数据帧？例如，我想要一个数据帧来显示：
ham chicken beef
0 a c d
1 b e
看起来根本不能从这个表单中得到它！
谢谢
这是一个不同的问题，另一
浏览 2提问于2017-02-15得票数 2
1回答
我刚接触pandas，我正在尝试更新基于'Id'列的'Text‘列。
我的数据是这样的[(1,'One'), (0, 'Zero'), (4,'Four'), (3, 'Three')]我在数据中也有一些丢失的id，对于那些丢失的id，我必须将其留空
原始数据帧
Id A Text
0 0 NaN
1 1 NaN
2 2 NaN
3 3 NaN
4 4 NaN
最终数据帧
Id A Text
0 0 Zer
浏览 9提问于2020-05-11得票数 1
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2回答
我正在尝试解析单个列的columns.My数据帧，并获取具有多个pyspark数据帧的数据帧，如下所示：
a b dic
0 1 2 {'d': 1, 'e': 2}
1 3 4 {'d': 7, 'e': 0}
2 5 6 {'d': 5, 'e': 4}
我想要解析dic列并获得数据帧，如下所示。如果可能的话，我期待着使用pandas UDF。我的预期输出如下：
a b c d
0 1 2 1 2
1 3 4 7
浏览 40提问于2020-03-01得票数 0
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2回答
我一直在尝试将特定键的值存储到pandas数据帧中，该数据帧来自具有字典列表的另一个数据帧。有人能教我怎么做吗？？ source data frame result data frame
浏览 11提问于2021-02-08得票数 0
1回答
我有一本字典，里面包含大量的数据帧。我想从它中提取所有数据帧，并将这些值存储到一个数据帧中。字典如下：
存储在字典中的许多数据文件之一如下所示：
我尝试过使用'pd.DataFrame.from_dict'方法，如下所示：
wwwwww = pd.DataFrame.from_dict(res, orient='index')
但提交给我的输出被混淆或被废弃，如下所示：
因此，我做了进一步的搜索，找到了使用熊猫将字典转换成数据的最简单的方法，并使用了如下所示：
data2 = pd.DataFrame(res, index =[0]
浏览 4提问于2020-12-11得票数 0
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3回答
我有以下字典，它是在对熊猫数据帧应用to_dict()方法时获得的。
{
'name' : {
0: 'abc',
1: 'xyz'
},
'email': {
0: 'abc@abc.com',
1: 'xyz@xyz.com',
},
'category': {
0: 'category 1',
1: 'category 2',
}
}
如何将其
浏览 19提问于2018-07-17得票数 2
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我在CSV文件中存储了几行数据。我想遍历每一行，并将每一行绘制为单独的图。经过一些研究，看起来熊猫是解决这个问题的方法。
这是给Jupyter Notebook的。我尝试过直接读取CSV文件，但发现pandas更易于使用。但是，我只从数据帧中提取y值。我已经用我的x值定义了一个单独的numpy数组。
例如，我有：
x_values = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
my_data = pd.read_csv('example_data.csv')
在我的数据中，我将第一列列为“位置”，范围从1英里到20英里。在那之后，我有8列填充值
浏览 0提问于2019-05-12得票数 1
2回答
我正在尝试将dataframe转换为字典(因为它们在过滤key时速度更快)，我目前正在使用 t3 = time()
r={}
for i in df.index.unique():
r[i]=[]
r[i].append(df.loc[i].values)
print(round((time()-t3), 1), "s") 这种类型的转换速度很慢。有没有别的选择呢？我希望数据帧的索引作为键，行作为在单个键上具有多个值的值
浏览 19提问于2020-08-22得票数 0
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我有一个json文件，我将其转换为dict，如下所示：
{'DATA': [{'COMPANY_SCHEMA': 'ABC', 'CONFIG_TYPE': 'rtype', 'IM_ID': '44f8d1b4_437e', 'MODIFIED_DATE': 'Unknown', 'ID': 'Test', 'CONFIG_KEY': 'posting_f', 'SYSTEM_N
浏览 9提问于2018-05-08得票数 0
2回答
我试图在下面的数据帧中使用values列的元素作为字典中的键。
In [1]: import numpy as np
...: import pandas as pd
...: rng = pd.date_range('2021-06-01', periods=4)
...: values = [1, -1, 0, np.nan]
...: df = pd.DataFrame(values, index=rng, columns=['values'])
In [2]: df
Out[2]:
values
2021
浏览 1提问于2021-06-07得票数 2
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我有一个以school列为因子的Pandas数据帧df
Name school
A An
B Bn
C Bn
如何在python中将school列的级别从('An'，'Bn')更改为('Bn'，'An')？
R等价物是
levels(df$school) = c('Bn','An')
浏览 4提问于2016-06-25得票数 15
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
回答已采纳
2回答
我正在尝试找到一种在pandas中将JSON行数据拆分(扁平化)为多列的方法。 我有一个数据帧，如下所示： Current Dataframe 以下是行的外观示例： Row example 我能够在单行上使用json_normalize函数来实现以下目标：(仅作为示例进行了简化) Code Example Table 但是，当尝试对整个dataframe应用规范化函数时，我得到'str‘对象没有'values’属性。 对于如何做到这一点，有什么建议吗？谢谢 我为使用图片道歉，但我一直收到一条消息，说代码格式不正确
浏览 161提问于2021-08-20得票数 2
1回答
我有一堆hdf5文件，我想把其中的一些数据转换成拼花文件。不过，我很难把它们读成熊猫/皮亚罗。我认为这与最初创建文件的方式有关。
如果我使用h5py打开文件，数据看起来与我所期望的完全一样。
import h5py
file_path = "/data/some_file.hdf5"
hdf = h5py.File(file_path, "r")
print(list(hdf.keys()))
给我
>>> ['foo', 'bar', 'baz']
在这种情况下，我感兴趣的组“酒吧”，其中有3
浏览 75提问于2022-03-07得票数 1
1回答
ValueError:传递了2列，传递的数据有4列： import pandas as pd
def customedata():
colnum = input("How many columns do you need? ")
colnum = int(colnum)
rownum = input("How many rows do you need? ")
# user input column and row
rownum = int(rownum)
colName = []
rowName
浏览 16提问于2020-06-18得票数 0
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1回答
我有一个dataframe，它有一个包含字典列表的列，对于每个字典，我希望能够提取这些值并将它们作为列表放在另一个列中。请看下面的图片，它只显示了数据帧的1行。因此，对于图片上显示的每个标题，我希望提取值并将它们放入数据帧中所有行的列表中 ?
浏览 15提问于2021-10-12得票数 1
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我有一个数据帧，看起来像这样，但有多条记录：
ID Date
1 {'day': 20, 'year': 2018, 'month':9}
我正在尝试将Date列中的所有内容都更改为pandas timeseries格式。我试图通过执行以下操作来遍历数据并更改每个条目，但我得到了一个错误，指出格式不匹配。
for index, rows in iterrows:
x = row['Date']
pd.to_datetime(pd.Series(x), format = 'day
浏览 0提问于2018-09-21得票数 1
我有一个具有以下键和值的字典
my_dict={'1':{'name':'one',
'f_10':[1,10,20,30],
'f_20':[1,20,40,60]},
'2':{'name':'two',
'f_10':[2,12,22,32],
'f_20':[2,22,42,62]}}
如何将其转换为P
浏览 10提问于2022-09-19得票数 1
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我有可能很大的数据帧，大约有10列和1e6行，具有不同的维度。假设行在两个数据帧中都是唯一的。由于这些数据帧不能加载到内存中，我如何找到一个数据帧中存在于另一个数据帧中的所有行？我目前只处理较小的数据帧，但我很快就会弄清楚这一点。 我非常喜欢使用pandas，但我愿意使用不同的包(xarray?)如果有显著的好处。如果您推荐一个不同的包，请提供一些代码来进行比较。 下面是我如何与内存中适合的pandas数据帧进行比较： import pandas as pd
def row_intersection(df1, df2):
noNA = df2.fillna(0)
retur
浏览 23提问于2021-09-02得票数 0
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1回答
我有许多函数，每个函数都返回字典，我想在Pandas DataFrame的每一行上运行这些函数。
例如
def calc_a(input):
# do calculations
return {"x": valuex, "y": valuey, "z": valuez}
显然，我忽略了所有的计算代码，因为它是不相关的。我想我可能可以使用pandas.DataFrame.apply，但我不知道如何将函数返回的字典x、y和z的每个键都指向不同的列。
浏览 4提问于2016-01-27得票数 0
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1回答
我正在尝试从中提取韩国每个城市的英文和韩语名称，这是我的Python代码。
import json
import pandas as pd
Korean_municipalities = json.load(open('skorea-municipalities-2018-geo.json', 'r'))
munic_map_eng = {}
for feature in Korean_municipalities['features']:
feature['id'] = feature['prope
浏览 6提问于2022-06-10得票数 0
回答已采纳
每当我在mysql中使用pandas sql进行查询时，如果结果只有一行，我就无法从中选择值。
我的命令是：
result = psql.read_frame("select id,name,age from tb1 where id=1", con=conn)
然后，它返回一个数据帧。然而，我希望能够做到：
age = result['age']
但这是不可能的，因为它是一个数据帧。(它创建了行的索引，所以这里是0)，所以当我这样做时，我想让它成为一个序列或字典：
result = result.iloc[0]
我得到了
{'id': 1,
浏览 1提问于2015-05-21得票数 0
我正在尝试处理一些时间序列数据，并且对pandas dataframe还是个新手。我有一个包含两列的数据帧，如下所示：
+---+-----------------------+-------+--+
| | 0 | 1 | |
+---+-----------------------+-------+--+
| 1 | 2018-08-02 23:00:00 | 456.8 | |
| 2 | 2018-08-02 23:01:00 | 457.9 | |
+---+-----------------------+------
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
3回答
我有这样一种dataFrame，我想将其拆分成独立的数据帧： A B C Mark
3 5 6 T
4 5 2 T
3 4 5 B
5 6 7 B
3 4 5 T
2 5 2 T 例如，上面的表格应该被分成三个pandas数据帧。第一个数据帧将两行标记为"T“作为一个数据帧，第二个数据帧将下两行标记为"B”，第三个数据帧将最后两行标记为"T“。 df1 A B C Mark
3 5 6 T
4 5 2 T df2 A B C Mark
3 4 5 B
5 6 7 B df3 A B C Mark
3 4 5 T
2 5 2 T
浏览 21提问于2019-02-14得票数 2
回答已采纳
3回答
时间序列的输出看起来像一个数据帧：
ts(rnorm(12*5, 17, 8), start=c(1981,1), frequency = 12)
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul ...
1981 14.064085 21.664250 14.800249 -5.773095 16.477470 1.129674 16.747669 ...
1982 23.973620 17.851890 21.387944 28.451552 24.177141 25.212271 19
浏览 0提问于2011-03-17得票数 18
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嗨，我有一个带有pandas数据帧属性的类。我如何编码成json，这样pandas的dataframe属性也能被正确序列化？
class MachineObject(dict):
def __init__(self, *args, **kwargs):
self._MachineName = ''
self._propsDataFrame = None # Pandas dataframe
我是这样序列化的：
print(json.dumps(machine_objects[0].__dict__))
但这给了我错误：
Ty
浏览 2提问于2021-04-10得票数 0
1回答
假设我有一个数据帧：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,5), columns = list('abcde'))
我想从所有其他列中减去列df.a中的条目。换句话说，我想要得到一个数据帧，它包含以下列为列：
col_b - col_a| col_c - col_a |col_d - col_a
我尝试过df - df.a，但这产生了一些奇怪的结果：
0 1 2 3 a b c d e
0 NaN NaN NaN NaN NaN
浏览 1提问于2013-02-19得票数 5
回答已采纳
我会将3Dnumpy数组转换为由2dnumpy数组组成的具有1列的pandas数据帧。 具体示例： np_array = np.zeros((10,3,5))
print(np_array.shape) # (10, 3, 5) 因此，从这个数字数组中，我想创建一个1列的数据帧，它有10行，每行都有一个形状为(3,5)的项。 尝试将其按原样转换为pd.DataFrame(np_array)会抛出ValueError: Must pass 2-d input错误。 谢谢!
浏览 59提问于2021-01-07得票数 1
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1回答
我正在尝试使用pandas DataFrame创建一个字典。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ["p1","p1","p2","p2","p2"],
'val': [0, 1, np.nan, 1, 0] })
我想创建一个字典，其中name列为key，val列为values。值将是一个列表。我使用的是for loop，因为DataFrame只有100行。
mydict = dict
浏览 2提问于2022-02-06得票数 0
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我想为一个pickle文件列表中的每个文件创建一个Pandas数据帧。
如果我使用以下代码：
dfs = [pd.read_pickle(file) for file in DATA_PROCESSED.iterdir()]
我将获得一个列表，但我还希望在文件名和数据帧名之间建立一个对应关系。在这种情况下，我将只获得dfs，例如
你能帮我一下吗？
浏览 37提问于2018-08-05得票数 0
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1回答
2个Pandas数据帧的条件语句
、、、、
我在解决以下问题时遇到了麻烦：
我在熊猫中有两个数据帧，第一个数据帧(df1)是关于我一整年来购买的水果，下一个数据帧(df2)是关于水果的定价。现在的问题在于df1中的一些水果的价格是不正确的。示例如下：
df1 = pd.DataFrame({'Fruits Bought Over a Year' : ['Apple', 'Apple', 'Apple', 'Apple', 'Orange', 'Watermelon',
浏览 0提问于2020-10-14得票数 0
3回答
我需要在循环中创建一个字典，并将它们附加到具有匹配的dict键名和数据框的列名的pandas数据框中。每次迭代中字典的键值对可以是不同的。在字典中使用所有可能的关键字在开始时定义了空的熊猫数据帧df_podcast。
以下是尚未完成的代码示例
df_podcast=pd.DataFrame(columns=podcast_cols)
podcast_dict={}
for j in range(len(podcast[0])):
if podcast[0][j].tag=="key":
podcast_dict[podcast[0][j].text]=
浏览 0提问于2017-05-14得票数 9
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我进行了搜索，但没有看到与这个特定问题有关的任何结果。我有一个Python字典，正在将我的字典转换为pandas数据帧：
pandas.DataFrame(data_dict)
它可以工作，但有一个问题-我的pandas dataframe的列与我的Python字典的列的顺序不同。我不确定熊猫是如何重新排序的。如何保留排序？
浏览 2提问于2015-04-15得票数 1
1回答
我有一个包含3个键的Python字典，它是我使用以下代码创建的。字典非常大-大约有100,000行。
t1=list(zip(df.Col1, df.Col2,df.Col3))
d_dict= dict(list(zip(t1,df.Col4)))
我现在有了一个单独的数据帧，它也非常大，它有3列与字典键匹配。我想应用series.map(d_dict)来优化一些代码。我该怎么做呢？
我目前正在使用下面的代码，它在nan上有错误，并且需要很长时间
s1 = df2.apply(lambda x: d_dict[x.Col1,x.Col2,x.Col3], axis=1)
s1= df2.ma
浏览 14提问于2019-11-12得票数 1
给定如下的数据帧 cat dog hamster dolphin
cat 1 0.5 0 0.25
dog 0.5 1 0 0
hamster 0 0 1 0.5
dolphin 0.25 0 0.5 1 我想以字典格式获取给定行的大于零的列值。例如，对于仓鼠线，结果应该是： { 'h
浏览 25提问于2020-10-03得票数 5
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我开始构建一个允许用户上传csv的应用程序。然后，csv将作为Pandas Dataframe装载。使用该数据帧，将进行多个计算，有时会提示用户完成该过程。
我成功地构建了上传过程并使用保存了文件，但是，我不知道如何将Dataframe从一个视图传递到另一个视图。
我的想法是像对本地脚本那样在Dataframe上执行计算，将变量df分配给dataframe并在每个视图中引用它。
用水瓶可以吗？如果没有，是否有其他方法来引用内存文件？
浏览 4提问于2013-12-09得票数 1
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3回答
我已经看到了一些关于将多个csv文件读取到单独的Pandas数据帧中的答案，但仍然遇到了麻烦。我已经将csv文件和文件名读入字典：
path = os.getcwd()
file_names = ['file1', 'thisisanotherfile', 'file3']
df_dict = {x: pd.read_csv('{}/{}.csv'.format(path, x)) for x in file_names}
这似乎是可行的：print(df_dict['file1'])
然而，我正在寻找的是一个名
浏览 28提问于2019-07-15得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个pandas数据帧，如下所示，但是有更多的行： >>> import pandas as pd
>>> data = {'First': ['First value', 'Second value'],
'Second': [{'NOUN': 13, 'VERB': 8, 'PRON': 3}, {'PROPN': 2, 'VERB': 10, 'NOUN': 11}],}
>&
浏览 18提问于2020-12-15得票数 1
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1回答
更改马赛克图的默认颜色
、、、
我想改变这个马赛克图的颜色，使它可以用白色的黑色打印，但是找不到改变这个参数的方法。
from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
x = ['yes', 'yes', 'yes', 'yes', 'yes', 'yes', 'yes']
y = ['yes', 'yes', 'yes&
浏览 0提问于2019-06-13得票数 1
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3回答
我有下面的语句，if col1="string1" and col2="string3"然后是newcol="newstring"，如果是col1="stringX"，那么是col2="stringY"然后是newcol="newstringZ"，我该如何将其构建到字典中，以便我可以应用映射函数来使用字典来检查和插入数据帧的新列？
df = pd.DataFrame(
{
'col1': ['string1', 'string1', &
浏览 0提问于2021-10-21得票数 0
1回答
如何创建以数组中每个条目命名的新数据框架？
我有一个从Pandas数据帧列创建的数组。看上去有点像下面。
[In] company_id = df.COMPANY_IDENTIFICATION.unique()
[In] company_id
[OUT] array(['BBG000QFYJ26', 'BBG000C0ZQY2', 'BBG000LNZ408', ..., 'BBG000QXGV57',
'BBG0022MJRB2', 'BBG0025394S5'], dtype=obje
浏览 1提问于2018-04-05得票数 1
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2回答
我有一组包含json文件的urls和一个空的pandas dataframe，其中的列表示jsnon文件的属性。并不是所有的json文件都具有pandas dataframe中的所有属性。我需要做的是从json文件中创建字典，然后将每个字典作为新行附加到pandas dataframe，如果json文件没有与dataframe中的列匹配的属性，则必须将其填充为空。
我设法创建了如下字典：
import urllib2
import json
url = "https://cws01.worldstores.co.uk/api/product.php?product_sku=ULS
浏览 2提问于2015-07-29得票数 11
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1回答
我有许多xml文件，我将把它们转换成JSON，然后加载到openRefine或pandas dataframe中进行分析。xml文件如下所示 <NATURE_QUANTITY_SCOPE>
<TOTAL_QUANTITY_OR_SCOPE>
<P>Entreprisens omfang:</P>
<P>Arbeidet omfatter bl.a følgende:&
浏览 50提问于2020-08-19得票数 0
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
2回答
import pandas as pd
import pandas.io.data as web
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import randn
import numpy as np
matplotlib.style.use('ggplot')
stocks = {'xom': '2014-01-01', 'dvn': '2013-01
浏览 1提问于2015-08-25得票数 1
回答已采纳
我有一个Python列表，我想(尽可能快:非常重要.)将其出现在嵌套列表中的时间追加到每个子列表中。
我已经在一些pandas数据帧中这样做了，但是这似乎非常慢，我需要在非常大的范围内运行这一行。我完全愿意牺牲漂亮的阅读代码来换取高效的代码。
例如，我的嵌套列表在这里：
l = [[1, 3, 2], [1, 3, 2] ,[1, 3, 5]]
我需要：
res = [[1, 3, 2, 2], [1, 3, 5, 1]]
编辑
res中的顺序根本不重要。
浏览 0提问于2019-01-25得票数 9
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我正在尝试一个来学习TensorFlow和机器学习。我很难理解他们的中的一句台词。
def my_input_fn(features, targets, batch_size=1, shuffle=True, num_epochs=None):
"""Trains a linear regression model of one feature.
Args:
features: pandas DataFrame of features
targets: pandas DataFrame of targets
batch_size: Size of batc
浏览 0提问于2018-11-26得票数 3
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