将dataframe转换为具有n*n结构的值的字典
将dataframe转换为具有n*n结构的值的字典，可以通过以下步骤实现：
- 首先，导入所需的库和模块，例如pandas库。
- 读取数据并创建一个dataframe对象。
- 使用dataframe的values属性获取数据的二维数组表示。
- 创建一个空字典，用于存储转换后的结果。
- 遍历二维数组的每一行和每一列，将对应的值添加到字典中。
- 最后，返回转换后的字典。
以下是一个示例代码：
import pandas as pd
# 读取数据并创建dataframe对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 获取dataframe的二维数组表示
data = df.values
# 创建空字典
result_dict = {}
# 遍历二维数组的每一行和每一列
for i, row in enumerate(data):
for j, value in enumerate(row):
# 将值添加到字典中
result_dict[(i, j)] = value
# 返回转换后的字典
print(result_dict)这段代码将dataframe转换为一个具有n*n结构的值的字典。其中，dataframe的每一行对应字典的键的第一个元素，每一列对应字典的键的第二个元素，对应的值为dataframe中的元素值。
这个转换的优势是可以方便地将dataframe的数据以字典的形式进行存储和处理。适用场景包括需要将dataframe的数据转换为字典进行进一步分析、处理或展示的情况。
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输入
A B
0 0 1
1 0 2
2 9 0
3 10 0
4 0 0
5 0 0
输出
A B
0 10 2
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python、pandas、dataframe
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目前，我的dataframe有一个默认索引(数字)和3个标签:序列(存储句子)、标签(包含20个不同字符串的列表)和分数(长度为20)，再次对应于标签列表，分数列表中的ith元素是标签列表中的ith元素的分数。
标签列表通过分数列表进行排序；如果标签j在第一行中得分最高，那么j将首先出现在标签列表中；但是如果另一个标签有最高的分数，它将首先出现。所以从本质上说，它是按分数列表排序的。
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d = {'se
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2d数组中每列的第一个和最后一个数字1的索引
python、performance、python-3.x、numpy、multidimensional-array
我有一个2d数组(Q)，它仅由0和1(二进制矩阵)组成。对于Q的每一列，我希望找到值1出现的第一行和最后一行的索引。每一列至少包含一个1。
下面是一个例子：
[[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 1, 0, 1],
[0, 0, 0, 1, 0, 1, 1],
[1, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 1, 0, 1, 0]]
boundsList = {0: (0, 4), 1: (0, 1), 2: (0, 5), 3: (1
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要根据键名排列的字典元素的python列表
python、lambda
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每一条数据应该按照相同的键名顺序排列:请参见“结果”。
list_1 = [{"three":3, "two":2, "four":4, "six":6, "five":5, "seven":7, "one":1}, {"six":6, "three":3, "seven":7, "one":1, "two":2, "four"
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从熊猫到Json带着钥匙
arrays、pandas、dataframe、to-json
我有一个有11行和1列的Dataframe。在每一行中，我都有一个数组，可以转换为json，但为数组中的每个条目分配一个键。
例如,
0
0 [1.234,1.234,2.1123,4.32212,1.2231,2.55323,1.4421]
1 [2.21,1.234,1.31,3.121,2.22,2.32322,0.8873]
上面的DataFrame应该成为相同的DataFrame，但是在条目中有json数据：
浏览 5提问于2017-04-26得票数 0
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2回答
操作熊猫数据帧列中的列表(例如，除以另一列)
python、pandas、list、performance、fft
我有一个熊猫数据框架，其中有一列包含列表。我希望将每一行中的每个列表元素除以另一列中的标量值。在下面的示例中，我希望将a中的每个元素除以b：
a b
0 [11, 22, 33] 11
1 [12, 24, 36] 2
2 [33, 66, 99] 3
从而产生以下结果：
a b c
0 [11, 22, 33] 11 [1.0, 2.0, 3.0]
1 [12, 24, 36] 2 [6.0, 12.0, 18.0]
2 [33, 66, 99] 3
浏览 4提问于2020-05-28得票数 0
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Python -将上一行和下一行绑定到当前行
python、pandas、dataframe、matrix
我有一个熊猫数据框，如下所示：
d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4], 'col3': [5, 6]}
df = pd.DataFrame(data=d)
看起来是这样的：
doc sent col1 col2 col3
0 0 0 5 4 8
1 0 1 6 3 2
2 0 2 1 2 9
3 1 0 6 1 6
4 1 1 5 1 5
我想像这样将前一行和下一行绑定到每一列(
浏览 25提问于2018-05-30得票数 0
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如何将熊猫DataFrame转换成特定的带注释的csv格式(下面描述)
python、pandas
如何转换这个df？
df = pd.DataFrame(
[[1, 'world'], [4, 'hello']],
columns=['A', 'B'],
)
在这个字符串中：
'A=1,B=world\nA=4,B=hello'
其中，用\n分隔的每一行和每一列都以col_name=col_value的形式在每个值之前添加。
我试过什么
我通常对如何以一种非循环和时间合理的方式来处理这件事感到迷茫。
有一件事我认为是使用df.to_csv()，然后修改这个，但这似乎变得混乱很快。
不过，我的另一
浏览 3提问于2020-12-08得票数 2
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