将Python文本表转置为Pandas DF格式，然后转换为CSV格式

的步骤如下：

导入必要的库：

import pandas as pd

创建一个Python文本表，例如：

text_table = [['Name', 'Age', 'Gender'],
              ['John', 25, 'Male'],
              ['Lisa', 30, 'Female'],
              ['Tom', 35, 'Male']]

将Python文本表转换为Pandas DataFrame格式：

df = pd.DataFrame(text_table[1:], columns=text_table[0])

这里使用text_table[1:]来排除第一行作为列名，使用text_table[0]作为列名。

将DataFrame转置：

df_transposed = df.transpose()

将转置后的DataFrame保存为CSV文件：

df_transposed.to_csv('transposed_table.csv', index=False)

这里使用to_csv函数将DataFrame保存为CSV文件，index=False表示不保存行索引。

完成以上步骤后，Python文本表将被转置为Pandas DataFrame格式，并保存为CSV文件。

相关·内容

Pandas知识点-Series数据结构介绍

获取数据的链接为：http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_600519.html#01b07 下载下来的数据是一个.csv格式的文本，数据无需处理，可以直接使用...为了方便后面的代码调用，下载完成后将这个.csv文件拷贝到代码的同级目录下。一、Series数据结构介绍 1....如果数据行数很多，会自动将数据折叠，中间的显示为“...”。与DataFrame相比，DataFrame有行索引和列索引，而Series只有行索引。...Series的形状shape和转置.T df = pd.read_csv('600519.csv', encoding='gbk') s = df['涨跌幅'] print("形状：", s.shape...) s2 = s.T print("转置后形状：", s2.shape) 形状：(4726,) 转置后形状：(4726,) 需要注意的是，Series转置之后的形状与转置之前是一样的，这是因为Series

2.2K3 0

esproc vs python 5

这里解释一下，将t的初始值设置为A3中的LoanAmt的值作为初始的本金，然后建立新表，其中利息interest=本金*月利率mRate，当期偿还的本金principal等于每期还款数payment-利息...Np.array()将list格式的列表转换成数组。由于这里的行表示的是每一个字段的值，np.transpose(a)是将数组a转置。pd.DataFrame()转成dataframe结构。...指定起始时间和终止时间 datetime.datetime.strptime(str, '%Y-%m-%d')将字符串的日期格式转换为日期格式 pd.to_datetime()将date列转换成日期格式...(F)设置索引为F，df.T,将df的行列转置，df.to_dict(‘list’)将dataframe转换成字典，字段的key为df的字段名，value为df的字段值形成的list。...key_array 将np.array([key_array,anomalies])将他们转换成数组，array.T，将数组转置(转置也可以用注释掉的那行代码np.traspose()函数)，然后由pd.DataFrame

2.2K2 0

Python 读取txt、csv、mat数据并载入到数组

,即动态二维数组 #然后将双列表形式通过numpy转换为数组矩阵形式 def txt_strtonum_feed(filename): data = [] with open(filename...，这里为\t np.savetxt("data3.txt",data1,fmt="%5.3f",delimiter="\t",newline=os.linesep) #将读取的文件保存到另一文本二、CSV...首先这里csv文件编码格式必须为UTF-8，否则会报编码错误信息。（txt转csv文件流程：打开excel—>数据—>导入文本/csv—>编码格式选择UTF-8—>保存选择csv格式）。...csv文件打开如下所示：首先python内置了csv库，可以调用然后自己手动来写操作的代码，比较简单的csv文件读取载入到数组可以采用python的pandas库中的read_csv()函数来读取...这里代码实现及结果如下所示： import numpy as np import pandas as pd import os #UTF-8编码格式csv文件数据读取 df = pd.read_csv

4.3K4 0

python使用pandas的常用操作

重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...= pd.DataFrame(data) # 使用 pivot 将长格式数据转换为宽格式 pivot_df = df.pivot(index='Date', columns='City', values...', aggfunc='mean') print(pivot_table_df) 2. melt melt 方法用于将宽格式数据转换为长格式数据。...DataFrame.groupby(), DataFrame.agg(), DataFrame.apply() 「合并和连接」: pd.merge(), DataFrame.join(), pd.concat() 「重塑数据」: 转置

1141 0

Python数据分析实战之数据获取三大招

Python可以读取任何格式的文本数据。一般分为三个步骤：定义数据文件、创建文件对象、读取文件内容。定义数据文件语法将文件赋值给一个文件对象，为了后续操作更加便捷，减少代码冗余。...1、语法以最常用的读取csv文本文件数据为例，对pandas读取数据进行详细对介绍。 >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_csv(r"....{‘foo’ : [1, 3]} -> 将1,3列合并，并给合并后的列起名为"foo" 2、常见问题路径内有中文csv >>> import pandas as pd >>> #df=pd.read_csv...解决方案： 1, pd.read_csv('./test.csv', parse_dates=[3]) 将特定的日期列解析为日期格式； 2, 先使用默认值file = pd.read_csv('...., 如果为True, 则转置 ndmin : int, optional 整数型, 选填, 默认为0, 用来指定返回的数据至少包含特定维度的数组, 值域为0/1/2 encoding : str, optional

6K2 0

Python数据分析实战之数据获取三大招

6.4K3 0

基于Python实现对各种数据文件的操作

常见的数据文件类型如下： txt csv excel(xls\xlsx) 在线网页数据 pdf\word 其他数据软件格式 1 txt文件更多参考：https://docs.python.org/3...file_txt = os.path.join(workdir,'Data/demo_text.txt') # 打开文件 f = open(file_txt, encoding='utf-8') # 将每行的文本读取...也可以用pandas来读取 df_txt = pd.read_csv(file_txt, names=['txt'], encoding='utf-8') df_txt.head() 输出如下： ?...# 定义文件路径 file_csv = os.path.join(workdir,'Data/demo_csv.csv') # pandas.read_csv()函数来读取文件 df_csv = pd.read_csv.../3/library/json.html, 处理json格式数据 pandas, https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html，将数据保存为

2.4K4 0

强烈推荐Pandas常用操作知识大全！

如想下载到本地可访问以下地址 https://github.com/SeafyLiang/Python_study pandas常用操作大全 pandas常用速查引入依赖 # 导入模块 import...-- -->"salary":np.sum,"score":np.mean}) 时间格式转换 # 时间戳转时间字符串 df_jj2['cTime'] =df_jj2['coll_time'].apply...s #任何pandas series对象从各种不同的来源和格式导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件 pd.read_table(filename) # 从分隔的文本文件...# 写入Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object) # 写入SQL表 df.to_json(filename) # 以JSON格式写入文件...(4,8,"*"*4) 11.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串 df["身高"].str.replace(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串

15.8K2 0

Python Pandas PK esProc SPL，谁才是数据预处理王者？

数据源数据源种类 Pandas支持多种数据源，包括：文本数据文件，包括TAB分隔的txt、逗号分隔的csv，也可自定义其它分隔符。...上述解析过程大体分三步：先将文本读为单字段的DataFrame；再进行有序分组，即每三行分一组；最后循环每一组，将组内数据拼成单记录的DataFrame，循环结束时合并各条记录，形成新的DataFrame...sort_values、唯一值unique、分组groupby、聚合agg(max\min\mean\count\median\ std\var\cor)、关联join\merge、合并append\concat、转置...包括：遍历循环.()、过滤select、排序sort、唯一值id、分组group、聚合max\min\avg\count\median\top\icount\iterate、关联join、合并conj、转置...) loan_term_pay = pd.concat(loan_term_list,ignore_index=True) 上面代码用两层循环作为主体结构，先循环每项贷款，再循环生成该项贷款的每一期，然后将各期明细转置为

3.4K2 0

10个有趣的Python高级脚本，建议收藏！

▍1、Jpg转Png 图片格式转换，以前小F可能第一时间想到的是【格式工厂】这个软件。如今编写一个Python脚本就能完成各种图片格式的转换，此处以jpg转成png为例。...帮助你将Excel工作表合并到一张表上，表内容如下图。...6张表，其余表的内容和第一张表都一样。设置表格数量为5，将会合并前5张表的内容。...▍6、将图像转换为素描图和之前的图片格式转换有点类似，就是对图像进行处理。以前大家可能会使用到美图秀秀，现在可能就是抖音的滤镜了。...然后你可能会想到一些软件和网络工具来提取 PDF 表格。下面这个简单的脚本将帮助你在一秒钟内完成相同的操作。

1.3K2 0

Python Datatable：性能碾压pandas的高效多线程数据处理库

使用Datatable 让我们将数据加载到Frame对象中。数据表中的基本分析单位是Frame 。它与pandas DataFrame或SQL表的概念相同：数据以行和列的二维数组排列。...数据转换 Datatable读取数据后的Frame格式可以转换为numpy或pandas数据格式，转换方法如下： numpy_df = datatable_df.to_numpy（） pandas_df...= datatable_df.to_pandas（）下面计算一下将上面读取的Frame格式数据转换成pandas格式所需要的时间。...CPU times: user 17.1 s, sys: 4 s, total: 21.1 s Wall time: 21.4 s 加上读取数据花费的23.6秒，通过Datatable读取文件然后将其转换为...因此，通过datatable加载大型数据文件然后将其转换为pandas数据格式更加高效。数据排序通过数据中某一列值对数据集进行排序来比较Datatable和Pandas的效率。

5.8K2 0

资源 | 23种Pandas核心操作，你需要过一遍吗？

选自 Medium 作者：George Seif 机器之心编译参与：思源本文转自机器之心，转载需授权 Pandas 是一个 Python 软件库，它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法...一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版，同时 Pandas 也是一项开源项目。...基本数据集操作（1）读取 CSV 格式的数据集 pd.DataFrame.from_csv(“csv_file”) 或者： pd.read_csv(“csv_file”) （2）读取 Excel 数据集...（12）将目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 将目标类型转化为数值从而进一步执行计算，在这个案例中为字符串。

2.9K2 0

1w 字的 pandas 核心操作知识大全。

time.localtime(x))) # 时间字符串转时间格式 df_jj2yyb['r_time'] = pd.to_datetime(df_jj2yyb['cTime']) # 时间格式转时间戳...pandas series对象从各种不同的来源和格式导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件 pd.read_table(filename) # 从分隔的文本文件（例如...CSV）中 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件 pd.read_sql(query, connection_object) # 从SQL表/数据库中读取 pd.read_json...写入Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object) # 写入SQL表 df.to_json(filename) # 以JSON格式写入文件创建测试对象...(4,8,"*"*4) 11.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串 df["身高"].str.replace(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串

14.8K3 0

Pandas行列转换的4大技巧

本文介绍的是Pandas中4个行列转换的方法，包含： melt 转置T或者transpose wide_to_long explode（爆炸函数）最后回答一个读者朋友问到的数据处理问题。...pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置简单转置模拟了一份数据，查看转置的结果： [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg...] 最后看一个简单的案例： [008i3skNgy1gxenhj6270j30p20riwgh.jpg] wide_to_long函数字面意思就是：将数据集从宽格式转换为长格式 wide_to_long...stubnames：宽表中列名相同的存部分 i：要用作 id 变量的列 j：给长格式的“后缀”列设置 columns sep：设置要删除的分隔符。...ignore_index：是否忽略索引；默认是False，保持原来的索引模拟数据 [008i3skNly1gxere8xz47j310w0ecwgk.jpg] 单个字段爆炸对单个字段实施爆炸过程，将宽表转成长表

4.6K2 0

Python常用小技巧总结

小技巧 pandas生成数据导入数据导出数据查看数据数据选择数据处理数据分组数据合并数据替换--map映射数据清洗--replace和正则数据透视表分析--melt函数将分类中出现次数较少的值归为...others Python合并多个EXCEL工作表 pandas中Series和Dataframe数据类型互转相同字段合并 Python小技巧简单的表达式列表推导式交换变量检查对象使用内存情况...column_one') # 将某个字段设为索引，可接受列表参数，即设置多个索引 df.reset_index("col1") # 将索引设置为col1字段，并将索引新设置为0,1,2......'> 3 Name: sales, dtype: object 数据透视表分析–melt函数 melt是逆转操作函数，可以将列名转换为列数据(columns name...下面的列表推导式将对行和列进行转置 matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], ] [[row[i] for

9.4K2 0

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

读取外部数据 Excel 和 pandas 都可以从各种来源以各种格式导入数据。 CSV 让我们从 Pandas 测试中加载并显示提示数据集，这是一个 CSV 文件。...导出数据默认情况下，桌面电子表格软件将保存为其各自的文件格式（.xlsx、.ods 等）。但是，您可以保存为其他文件格式。 pandas 可以创建 Excel 文件、CSV 或许多其他格式。...在 Pandas 中，您需要在从 CSV 读取时或在 DataFrame 中读取一次时，将纯文本显式转换为日期时间对象。解析后，Excel电子表格以默认格式显示日期，但格式可以更改。...在 Pandas 中，您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期（例如年份）是通过电子表格中的日期函数和 Pandas 中的日期时间属性完成的。...大小写转换 Excel电子表格提供 UPPER、LOWER 和 PROPER 函数，分别用于将文本转换为大写、小写和标题大小写。

19.5K2 0

pandas用法-全网最详细教程

1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用： import numpy as np import pandas as pd 2、导入CSV或者xlsx文件： df = pd.DataFrame...和shanghai，然后将符合条件的数据提取出来 df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing','shanghai'])] 11、提取前三个字符，并生成数据表...(n=6, replace=True) 5、数据表描述性统计 df_inner.describe().round(2).T #round函数设置显示小数位，T表示转置 6、计算列的标准差 df_inner...df_inner.corr() 九、数据输出分析后的数据可以输出为xlsx格式和csv格式 1、写入Excel df_inner.to_excel('excel_to_python.xlsx', sheet_name...='bluewhale_cc') 2、写入到CSV df_inner.to_csv('excel_to_python.csv') 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn

5.7K3 0

使用Python从PDF文件中提取数据

然而，由于可移植文档格式(pdf)文件是最常用的文件格式之一，因此每个数据科学家都应该了解如何从pdf文件中提取数据，并将数据转换为诸如“csv”之类的格式，以便用于分析或构建模型。...在本文中，我们将重点讨论如何从pdf文件中提取数据表。类似的分析可以用于从pdf文件中提取其他类型的数据，如文本或图像。...我们将说明如何从pdf文件中提取数据表，然后将其转换为适合于进一步分析和构建模型的格式。我们将给出一个实例。 ?...02 示例:使用Python从PDF文件中提取一个表格 a)将表复制到Excel并保存为table_1_raw.csv ? 数据以一维格式存储，必须进行重塑、清理和转换。...lambda x: x[:-1], df4['x7'].values)) e)将数据转换为数字形式我们注意到列x5、x6和x7的列值数据类型为string，因此我们需要将它们转换为数值数据，如下所示:

3.9K2 0

科学计算库-Pandas随笔【附网络隐私闲谈】

pandas 是基于 numpy 数组构建的，但二者最大的不同是 pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的，比较契合统计分析中的表结构，而 numpy 更适合处理统一的数值数组数据。...，每列可以是不用的类型，数值、字符串、布尔值都可以 DataFrame 本身也有行索引，列索引，字典转 DataFrame 再转置表格才一致。...①字典转为DF类型后，键/key 也默认成为了列索引，与排序不谋而合， ②目前学到的只有列转置，可以用学过的转置，再排序。...文本格式数据处理就是处理csv文件，涉及到索引的使用。...和数据源为字典的DF对象很像，转 DataFrame 的格式数据除了前面提到的（8.2.2），现在又多了 CSV文件。

2.9K18 0

Numpy和pandas的使用技巧

行列式求值 np.linalg.det() 计算矩阵的逆 np.linalg.inv() 矩阵乘 np.dot(), a.dot(b)或者np.dot(a,b) 矩阵的转置...△ n.transpose()对换数组的维度,矩阵的转置 △ ndarray.T 与上类似，用于矩阵的转置 △ n.concatenate((a1, a2, ...), axis)沿指定轴连接同形数组...as pd df = pd.read_csv("datas/hour.csv", sep=",") 删除dataframe列 del df["instant"] df.drop(columns=["instant...Python pandas数据分析中常用方法 https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/64217337 重置索引 import pandas...= pd.read_csv(path,header=None,names=names) print(df.shape) df.drop_duplicates(inplace=True) print(df.shape

3.5K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

将Python文本表转置为Pandas DF格式，然后转换为CSV格式

相关·内容

Pandas知识点-Series数据结构介绍

esproc vs python 5

Python 读取txt、csv、mat数据并载入到数组

python使用pandas的常用操作

Python数据分析实战之数据获取三大招

Python数据分析实战之数据获取三大招

基于Python实现对各种数据文件的操作

强烈推荐Pandas常用操作知识大全！

Python Pandas PK esProc SPL，谁才是数据预处理王者？

10个有趣的Python高级脚本，建议收藏！

Python Datatable：性能碾压pandas的高效多线程数据处理库

资源 | 23种Pandas核心操作，你需要过一遍吗？

1w 字的 pandas 核心操作知识大全。

Pandas行列转换的4大技巧

Python常用小技巧总结

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

pandas用法-全网最详细教程

使用Python从PDF文件中提取数据

科学计算库-Pandas随笔【附网络隐私闲谈】

Numpy和pandas的使用技巧

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐