Numpy，如何向Numpy数组添加列名
Numpy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。要向Numpy数组添加列名，可以使用结构化数组或者数据帧。
- 结构化数组（Structured Arrays）：结构化数组是一种特殊的Numpy数组，它可以包含不同类型的数据，并且可以为每个字段指定名称。可以使用
dtype参数来定义结构化数组的字段和类型，然后使用numpy.array函数创建结构化数组。 - 示例代码：
- 示例代码：
- 结果：
- 结果：
- 在上述示例中，我们创建了一个包含'id'、'name'和'age'字段的结构化数组，并为每个字段指定了相应的类型。通过访问字段名，我们可以获取特定字段的值。
- 数据帧（DataFrame）：数据帧是一种类似于表格的数据结构，它可以包含具有不同类型的列，并且每列都有一个名称。可以使用
pandas库来创建和操作数据帧，pandas是建立在Numpy之上的一个数据分析工具。 - 示例代码：
- 示例代码：
- 结果：
- 结果：
- 在上述示例中，我们使用
pandas.DataFrame函数创建了一个包含'id'、'name'和'age'列的数据帧。通过列名，我们可以访问特定列的值。
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1回答
我希望分析异构数据的形式：pandas.DataFrame中包含的观察/变量如下：
Age Name Ok Result
0 25 Bob True 1.2
1 41 John False 0.5
2 30 Alice True 0.3
为此，我通常使用Numpy将其转换为它的pandas.DataFrame.values表示，从而获得：
[[25 'Bob' True 1.2]
[41 'John' False 0.5]
[30 'Alice' True
浏览 1提问于2018-09-08得票数 0
请描述您的问题
标题：快速入门 Windows 云服务器 - 云服务器 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/213/2764
浏览 1757提问于2018-01-31
我有一个具有混合列名类型的DataFrame :一些列名是字符串，另一些是元组。有没有一种方法可以在不更改列名类型的情况下对列进行重新排序？
例如，如果所有列都是字符串，则可以执行以下操作：
df = pd.DataFrame([["Alice", 34],
["Bob", 55]])
df.columns = ["name", "age"]
df[["age", "name"]]
# Out:
age name
0 34 Alice
1
浏览 10提问于2017-07-19得票数 2
回答已采纳
问题
在Pandas DataFrame中给定数据，如下所示：
Name Amount
---------------
Alice 100
Bob 50
Charlie 200
Alice 30
Charlie 10
我希望选择Name是集合{Alice, Bob}中几个值之一的所有行。
Name Amount
---------------
Alice 100
Bob 50
Alice 30
问题
在Pandas中有什么有效的方法可以做到这一点？
就像我看到的那样
循
浏览 4提问于2014-03-18得票数 65
回答已采纳
我想用Python创建一个新的列，并放在一个特定的位置。例如，假设"example“为以下数据帧：
import pandas as pd
example = pd.DataFrame({
'name': ['alice','bob','charlie'],
'age': [25,26,27],
'job': ['manager','clerk','policeman&#
浏览 0提问于2020-05-29得票数 2
我有一个数据框架： import pandas as pd
d = {'user': ['bob','alice','bob'], 'item':
['apple','coconut','pear']}
df = pd.DataFrame(data=d)
user item
0 bob apple
1 alice coconut
2 bob pear 我的目标是将每列中的每个字符串映射到一个递增的ID (从
浏览 107提问于2019-10-21得票数 3
回答已采纳
2回答
R用户，我正在尝试我的第一个Python项目，以利用Numba。我读到过Numba与Numpy配合得很好，但与Pandas配合不好，所以我尽量避免使用Pandas。我现在的问题实际上与Numba无关，但我想提到它作为我避免使用Pandas的原因。 我有两个Numpy结构化数组，其中一个有很多重复项。我尝试使用"numpy.lib.recfunctions.join_by“函数加入它们，但文档中明确指出重复会导致问题。有没有人能为我所有的副本推荐一些变通方法？ 下面是一个与我的情况类似的示例： import numpy as np
import numpy.lib.recfunctio
浏览 32提问于2019-03-21得票数 2
我有一个数据表，例如：
| ----- | ------ | ------------ | ------ | ------------ |
| name | height | height_units | weight | weight_units |
| ----- | ------ | ------------ | ------ | ------------ |
| Alice | 62 | in | 116 | lb |
| Bob | 186 | cm | 85 | kg
浏览 1提问于2020-10-02得票数 4
我有一个xlsx，其中前9行是标题。第1行包含一个名称，如"Bob“和"Alice”。
第4行包含“每月”或“季度”。
有时有两个名为“Bob”的字段，但其中一个字段在第4行中有“Monthly”，另一个字段中有“Quarterly”。
我知道我可以将名为'Bob‘的列读入到数据帧中，但是有没有一种方法可以指定哪个列应该被加载到数据帧中呢？
例如，下面我有bob和alice，按照现在的情况，我将读取2个Bob字段和2个Alice字段。有没有办法在最初的朗读过程中减少这些？
import pandas as pd
fields = ['Bob', '
浏览 0提问于2018-02-05得票数 0
我很难使用pandas.DataFrame的构造函数和dtype参数，我想保留字符串值，但是下面的片段总是转换成数字类型，然后生成NaN。
from __future__ import unicode_literals
from __future__ import print_function
import numpy as np
import pandas as pd
def main():
columns = ['great', 'good', 'average', 'bad', 'horrible&#
浏览 1提问于2016-09-20得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个表示日期/时间的字符串列的pandas数据格式。date列可以有各种不同的时区结束，如BST、UTC、+01等。我不知道每个日期可能有哪个结束。我只展示了三个用于说明的目的。
data = {'Name': ['Bob', 'Mary','Alice'],
'Age': [21, 19, 20],
'Date': ['2022-07-07 16:43 (+01)', '2022-07-07 16:43 (UTC)',
浏览 6提问于2022-07-13得票数 2
我正在从API中获取数据，并尝试将其存储在CSV中。API返回一个对象数组，如下所示：
第一个API调用响应
[
{name:'Alice',age:22, address:'123 Downtown'},
{name:'Bob',age:25, address:'456 Downtown'}
]
第二个API调用响应
[
{name:'Cherry',age:22, contact:'2222'},
{name:'David',age:25, contact:'11
浏览 2提问于2021-10-07得票数 0
2回答
我正在应用程序中处理CSV数据。CSV文件中的一个列包含一个名称。对于每一行，我需要检查是否已经注册了这个名称。如果是的话，我将存储一个变量，然后使用它：
data = []
with open(path) as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
user = False
check_user = User.objects.filter(name=row[0])
if check_user:
user = check_user[0] # This wi
浏览 0提问于2018-06-26得票数 1
1回答
请描述您的问题
标题：DEMO运行指引 - 云通信 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/269/4196
有没有移动版本的demo，另外这个demo效果和网易比起来有点差距啊？
浏览 203提问于2018-02-03
下面是一个示例数据集：
>>> df1 = pandas.DataFrame({
"Name": ["Alice", "Marie", "Smith", "Mallory", "Bob", "Doe"],
"City": ["Seattle", None, None, "Portland", None, None],
"Age": [24, None, None, 26, Non
浏览 3提问于2016-10-17得票数 3
回答已采纳
1回答
如何将datafame字段从只提供非空StructFields的StructType字段转换为MapType？考虑以下数据帧： from pyspark.sql.types import *
rdd = sc.parallelize([
('Joe', 'Doe', (('Alice', 40), ('Bob', 50), None)),
('Jack', 'Jackson', (('Alice', 40), None, None)),
('Jo
浏览 12提问于2021-04-25得票数 0
回答已采纳
2回答
我有两个集合，集合A有一些文档，如{'id':1,'field':'name'}、{'id':1,'field':'age'}，集合B有一些文档，如{'_id':1,'name':'alice','age':18,'phone':123}、{'_id':2,'name':'bob','age':30,'phone':321}
我想要找到col
浏览 1提问于2021-03-25得票数 1
给熊猫一个多列的DataFrame
pd.DataFrame({'name': ['Bob', 'Alice'], 'age': [20, 40], 'height': [2.0, 2.1]})
name age height
0 Bob 20 2.0
1 Alice 40 2.1
和一个接受多个参数的函数
def example_hash(name: str, age: int) -> str:
return "In 10 years {} wi
浏览 0提问于2020-04-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个SparkSQL数据帧和2Dnumpy矩阵。它们具有相同的行数。我打算将numpy矩阵中的每个不同数组作为新列添加到现有的PySpark数据帧中。这样，添加到每一行的列表是不同的。 例如，PySpark数据帧如下所示 | Id | Name |
| ------ | ------ |
| 1 | Bob |
| 2 | Alice |
| 3 | Mike | numpy矩阵是这样的 [[2, 3, 5]
[5, 2, 6]
[1, 4, 7]] 产生的预期数据帧应该如下所示 | Id | Name | custo
浏览 16提问于2019-10-05得票数 0
3回答
如何将对象列表转换为pandas数据帧？
class Person(object):
def __init__(self):
self.name = ""
self.year = 0
self.salary = 0
例如下面的工作，但是我想要一个person类的列表
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charles', 'David'
浏览 0提问于2017-12-04得票数 24
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