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Pandas列表(List)转换为数据(Dataframe)

Python中将列表转换成为数据有两种情况:第一种是两个不同列表转换成一个数据,第二种是一个包含不同子列表列表转换成为数据。...第一种:两个不同列表转换成为数据 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}#列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#字典转换成为数据 print(data) 输出结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3...4 8 第二种:包含不同子列表列表换为数据 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同列表...a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8 到此这篇关于Pandas列表(List)转换为数据(Dataframe)文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表换为数据框内容请搜索

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R 数据整理(二:文本数据换为数据列表

: x_split <- strsplit(x_line, "\t") 每个向量会被按照指定符号切割,每个向量会被转换为列表对象,列表元素为按照换行符拆开一个个元素。...接着我们需要将该列表元素再进行一些处理: names(x_split) <- vapply(x_split, function(x) x[1], character(1)) # 每个列表第一个元素,...也就是通路名,作为列表名 x_split <- lapply(x_split, "[",-c(1,2)) # 删除每个列表前两个元素 # 这里 "[" 方法可以理解为 function(x) x[-...HALLMARK_MITOTIC_SPINDLE" [5] "HALLMARK_WNT_BETA_CATENIN_SIGNALING" [6] "HALLMARK_TGF_BETA_SIGNALING" 纯文本-> 数据...,一定要小心使用cbind 连接,因为不等长连接会自动删除那些过长列表元素(木桶中最短那根板)

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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函数和方法...一般而言,Pandas 是使 Python 成为强大而高效数据分析环境重要因素之一。...a table DataFrame 输出到一张表: print(tabulate(print_table, headers=headers)) 当「print_table」是一个列表,其中列表元素还是新列表...(13) DataFrame 转换为 NumPy 数组 df.as_matrix() (14)取 DataFrame 前面「n」行 df.head(n) (15)通过特征名取数据 df.loc[feature_name...)选定特定值 以下代码选定「size」、第一行值: df.loc([0], ['size']) 原文链接: https://towardsdatascience.com/23-great-pandas-codes-for-data-scientists-cca5ed9d8a38

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资源 | 23种Pandas核心操作,你需要过一遍吗?

一般而言,Pandas 是使 Python 成为强大而高效数据分析环境重要因素之一。...a table DataFrame 输出到一张表: print(tabulate(print_table, headers=headers)) 当「print_table」是一个列表,其中列表元素还是新列表...(12)目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 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。...(13) DataFrame 转换为 NumPy 数组 df.as_matrix() (14)取 DataFrame 前面「n」行 df.head(n) (15)通过特征名取数据 df.loc[feature_name...)选定特定值 以下代码选定「size」、第一行值: df.loc([0], ['size']) 原文链接:https://towardsdatascience.com/23-great-pandas-codes-for-data-scientists-cca5ed9d8a38

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资源 | 23种Pandas核心操作,你需要过一遍吗?

一般而言,Pandas 是使 Python 成为强大而高效 数据分析环境重要因素之一。...a table DataFrame 输出到一张表: print(tabulate(print_table, headers=headers)) 当「print_table」是一个列表,其中列表元素还是新列表...(12)目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 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。...(13) DataFrame 转换为 NumPy 数组 df.as_matrix() (14)取 DataFrame 前面「n」行 df.head(n) (15)通过特征名取数据 df.loc[feature_name...)选定特定值 以下代码选定「size」、第一行值: df.loc([0], ['size']) 原文链接:https://towardsdatascience.com/23-great-pandas-codes-for-data-scientists-cca5ed9d8a38

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【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

你可以粗略浏览本文,了解Pandas常用功能;也可以保存下来,作为以后数据处理工作时速查手册,没准哪天就会用上呢~ 1创建数据对象 Pandas最常用数据对象是数据(DataFrame)和Series...数据与R中DataFrame格式类似,都是一个二维数组。Series则是一个一维数组,类似于列表数据Pandas中最常用数据组织方式和对象。...本节功能具体如表5所示: 表5 Pandas常用预处理方法 方法用途示例示例说明T数据,行和转换In: print(data2.T) Out: 0 1 2 col1 2...换为int型rename更新列名In: print(data2.rename(columns= {'col1':'A','col2':'B','col3':'C'})) Out: A B...常用高级函数 方法用途示例示例说明map一个函数或匿名函数应用到Series或数据特定In: print(data2['col3'].map(lambda x:x*2)) Out: 0

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Python替代Excel Vba系列(三):pandas处理不规范数据

.replace(['/','nan'],np.nan),把读取进来有些无效值替换为 nan,这是为了后续操作方便。...这是一个list cols[:3]=['day','apm','num'] ,把列表前3项 nan ,替换成我们需要字段名字。...这里不能直接整数,因为 python 怕有精度丢失,直接转换 int 会报错。因此先 float,再 int。...如下是一个 DataFrame 组成部分: 红框中是 DataFrame 值部分(values) 上方深蓝色中是 DataFrame 索引(columns),注意,为什么方框不是一行?...类似于平时复合表头。 左方深蓝色中是 DataFrame 行索引(index)。本质上是与索引一致,只是 index 用于定位行,columns 用于定位列。

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Python3分析CSV数据

glob 模块中glob.glob() 函数'sales_' 中星号(*)转换为实际文件名。...基本过程就是每个输入文件读取到pandas数据中,所有数据追加到一个数据列表,然后使用concat 函数所有数据连接成一个数据。...pd.concat(all_data_frames, axis=0, ignore_index=True) data_frames_concat.to_csv(output_file, index = False) 列表生成式销售额中带美元符号字符串转换为浮点数...,然后使用数据函数将此对象转换为DataFrame,以便可以使用这两个函数计算总计和均值。...因为输出文件中每行应该包含输入文件名,以及文件中销售额总计和均值,所以可以这3 种数据组合成一个文本,使用concat 函数这些数据连接成为一个数据,然后这个数据写入输出文件。

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Pandas速查卡-Python数据科学

格式字符串, URL或文件. pd.read_html(url) 解析html URL,字符串或文件,并将表提取到数据列表 pd.read_clipboard() 获取剪贴板内容并将其传递给read_table...('1900/1/30', periods=df.shape[0]) 添加日期索引 查看/检查数据 df.head(n) 数据前n行 df.tail(n) 数据后n行 df.shape() 行数和数...) 所有唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col df[[col1, col2]] 作为新数据返回 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...) 数组数据类型转换为float s.replace(1,'one') 所有等于1值替换为'one' s.replace([1,3],['one','three']) 所有1替换为'one',...df.describe() 数值汇总统计信息 df.mean() 返回所有平均值 df.corr() 查找数据之间相关性 df.count() 计算每个数据非空值数量 df.max

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python-Python与SQLite数据库-使用Python执行SQLite查询(二)

我们使用一个列表推导式来提取列名和类型,并使用print()函数打印它们值。使用fetchall()和pandas库获取数据pandas是一个强大数据分析库,可以用于处理和分析数据。...在Python中,我们可以使用pandas查询结果转换为数据,并使用数据来处理数据。...以下是一个customers表格中数据换为数据示例:import sqlite3import pandas as pd# Create a connection to the databaseconn...然后,我们使用pd.read_sql_query()函数执行SQL查询,并将结果转换为数据。最后,我们使用print()函数打印数据内容。...pandas库还提供了许多用于处理和分析数据函数和工具,例如数据清洗、数据分组、数据可视化等等。如果你需要处理大量数据,使用pandas库将会是一个不错选择。

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地理空间数据时间序列分析

幸运是,有工具可以简化这个过程,这正是在本文中尝试内容。 在本文中,经历一系列过程,从下载光栅数据开始,然后数据换为pandas数据,并为传统时间序列分析任务进行设置。...较亮像素具有较高降雨值。在下一节中,我提取这些值并将它们转换为pandas数据。 从光栅文件中提取数据 现在进入关键步骤——提取每个366个光栅图像像素值。...', '20200521'] >> [4.4631577, 6.95278, 3.4205956, 1.7203209, 0.45923564] 接下来,我们这些列表换为pandas数据格式。...从这里开始,我们采取额外步骤数据换为时间序列对象。...转换为时间序列数据pandas中,列表换为数据框格式是一项简单任务: # convert lists to a dataframe df = pd.DataFrame(zip(date, rainfall_mm

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pandas高级操作:list df、重采样

文章目录 list转数据(Dataframe) pandas读取无头csv 重新采样 pandas 读取 excel list转数据(Dataframe) # -*- coding:utf-8 -*...- # /usr/bin/python # 字典转数据(Dataframe) 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}#列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#字典转换成为数据 print(data) # 包含不同子列表列表换为数据...a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同列表[1,2,3,4]和[5,6,7,8] data=DataFrame(a)#这时候是以行为标准写入 print(data) pandas...读取无头csv import pandas as pd df = pd.read_csv('allnodes.csv',header = None)#因为没有表头,不把第一行作为每一索引 data

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手把手教你做一个“渣”数据师,用Python代替老情人Excel

3、导入表格 默认情况下,文件中第一个工作表按原样导入到数据中。 使用sheet_name参数,可以明确要导入工作表。文件中第一个表默认值为0。...使用index_col参数可以操作数据索引,如果值0设置为none,它将使用第一作为index。 ?...7、用列表筛选多种数值 ? 8、筛选不在列表或Excel中值 ? 9、用多个条件筛选多数据 输入应为一个表,此方法相当于excel中高级过滤器功能: ? 10、根据数字条件过滤 ?...以上,我们使用方法包括: Sum_Total:计算总和 T_Sum:系列输出转换为DataFrame并进行置 Re-index:添加缺少 Row_Total:T_Sum附加到现有的DataFrame...简单数据透视表,显示SepalWidth总和,行列中SepalLength和标签中名称。 现在让我们试着复杂化一些: ? 用fill_value参数空白替换为0: ?

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爬完数据只会做词云?练习 Pandas 各种操作不香吗!

) # 为数据指定行索引 df.index = range(len(df)) # 为数据指定索引 df.columns = ["岗位名","公司名","工作地点","工资","发布日期","经验与学历...接着,我们使用aaply()函数配合lower()函数,岗位名中大写英文字母统一换为小写字母,也就是说“AI”和“Ai”属于同一个东西。...我们需要做一个统一变化,数据格式转换为“元/月”,然后取出这两个数字,求一个平均值。...接着定义了一个函数,格式统一换为“元/月”。最后最低工资和最高工资求平均值,得到最终“工资水平”字段。 5. 工作地点字段处理 由于整个数据是关于全国数据,涉及到城市也是特别多。...接着定义了一个函数,原始工作地点记录,替换为目标工作地点中城市。 6.

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没错,这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

在这篇文章中,我们介绍 Pandas 内存使用情况,以及如何通过为数据(dataframe)中(column)选择适当数据类型,数据内存占用量减少近 90%。...数据内部表示 在底层,Pandas 按照数据类型分成不同块(blocks)。这是 Pandas 如何存储数据前十二预览。 你会注意到这些数据块不会保留对列名引用。...让我们创建一个原始数据副本,然后分配这些优化后数字代替原始数据,并查看现在内存使用情况。 虽然我们大大减少了数字内存使用量,但是从整体来看,我们只是数据内存使用量降低了 7%。...当我们换为 category dtype 时,Pandas 使用了最省空间 int 子类型,来表示一中所有的唯一值。 想要知道我们可以怎样使用这种类型来减少内存使用量。...总结和后续步骤 我们已经了解到 Pandas 是如何存储不同类型数据,然后我们使用这些知识 Pandas数据内存使用量降低了近 90%,而这一切只需要几个简单技巧: 数字 downcast

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洞悉客户心声:Pandas标签帮你透视客户,标签化营销如虎添翼

) # 主要是找出 不正常数据数据, 如果数据质量不错,这里就不会执行 # 数据中列为 key 且数值等于 num_null[key] 值替换为 98。...=True) # 数据中指标为 key 且数值等于 'NULL' 值替换为 99。...null_ind1 = list( df[df[key] == '99'].index) # 找到数据中列为 key 且数值等于 99 索引,并转换为列表形式。...df中last_trans_mon_dur这一,同时转换为数据类型转换为 int64 return df# 创建测试数据data = { 'name': ['张三', '李四', '王五...Python 对象 字典值 print(cat_dict)运行结果{'curr_hold_amt_mom': -2, 'curr_hold_amt_yoy': -2}五、pandas横表竖表最后这段代码主要作用是数据从横表转换为竖表

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Pandas和Streamlit对时间序列数据集进行可视化过滤

我认为我们大多数人对Pandas应该有所了解,并且可能会在我们数据生活中例行使用它,但是我觉得许多人都不熟悉Streamlit,下面我们从Pandas简单介绍开始 在处理Python中数据时,Pandas...在此应用程序中,我们将使用Pandas从CSV文件读取/写入数据,并根据选定开始和结束日期/时间调整数据大小。...,请使用“pip install”,例如以下命令 pip install streamlit 数据集 我们将使用随机生成数据集,它有一个日期、时间和值,如下所示。.../结束,如下所示: start_date = start_date.strftime('%d %b %Y, %I:%M%p') 最后,我们显示选定日期时间,并将过滤后索引应用到我们数据集,如下所示...- name和df分别对应于需要转换为CSV文件可下载文件和dataframe名称。

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