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Pandas列表(List)转换为数据框(Dataframe

第一种:两个不同列表转换成为数据框 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)#字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 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框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...data=data.T#置之后得到想要的结果 data.rename(columns={0:'a',1:'b'},inplace=True)#注意这里0和1都不是字符串 print(data)...a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8 到此这篇关于Pandas列表(List)转换为数据框(Dataframe)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表换为数据框内容请搜索

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不再纠结,一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

2.1 map() 类似Python内建的map()方法,pandas中的map()方法函数、字典索引或是一些需要接受单个输入值的特别的对象与对应的单个的每一个元素建立联系并串行得到结果。...可以看到,这里返回的是单列结果,每个元素是返回值组成的元组,这时若想直接得到各分开的结果,需要用到zip(*zipped)来解开元组序列,从而得到分离的多返回值: a, b = zip(*data.apply...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样原始数据按照某个或某些离散型的进行分组再求和、平均数等聚合之后的值,在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...当为多个时传入这些变量名称列表DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器,需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集,如下面的示例: #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...可以看到每一个结果都是一个二元组元组的第一个元素是对应这个分组结果的分组组合方式,第二个元素是分组出的子集数据框,而对于DataFrame.groupby()得到的结果。

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不再纠结,一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

譬如这里我们想要得到gender的F、M转换为女性、男性的新,可以有以下几种实现方式: 字典映射 这里我们编写F、M与女性、男性之间一一映射的字典,再利用map()方法来得到映射: #定义F->女性...) 可以看到,这里返回的是单列结果,每个元素是返回值组成的元组,这时若想直接得到各分开的结果,需要用到zip(*zipped)来解开元组序列,从而得到分离的多返回值: a, b = zip(*data.apply...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样原始数据按照某个或某些离散型的进行分组再求和、平均数等聚合之后的值,在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...当为多个时传入这些变量名称列表DataFrame对象通过groupby()之后返回一个生成器,需要将其列表化才能得到需要的分组后的子集,如下面的示例: #按照年份和性别对婴儿姓名数据进行分组 groups...#利用列表解析提取分组结果 groups = [group for group in groups] 查看其中的一个元素: 可以看到每一个结果都是一个二元组元组的第一个元素是对应这个分组结果的分组组合方式

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(数据科学学习手札69)详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg

,用于对单列、多数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁,本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、...gender的F、M转换为女性、男性的新,可以有以下几种实现方式: ● 字典映射   这里我们编写F、M与女性、男性之间一一映射的字典,再利用map()方法来得到映射: #定义F->女性,M->男性的映射字典...三、聚合类方法   有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样原始数据按照某个或某些离散型的进行分组再求和、平均数等聚合之后的值,在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...可以看到每一个结果都是一个二元组元组的第一个元素是对应这个分组结果的分组组合方式,第二个元素是分组出的子集数据框,而对于DataFrame.groupby()得到的结果,主要可以进行以下几种操作: ●...可以注意到虽然我们使用reset_index()索引还原回变量,但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子,而在pandas 0.25.0以及之后的版本中,可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一赋予新的名字

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读完本文,轻松玩转数据处理利器Pandas 1.0

作者:Tom Waterman 编译:李诗萌、魔王 本文自:机器之心 2020 年 1 月 9 日 Pandas 1.0.0rc 版本面世,Facebook 数据科学家 Tom Waterman 撰文概述了其新功能...默认情况下,Pandas 不会自动将你的数据强制转换为这些类型。但你可以修改参数来使用新的数据类型。...不过最值得注意的是,从 DataFrameGroupBy 对象中选择时,输入 key 列表或 key 元组的方法已被弃用。现在要用 item 列表,而非键列表。...另一个最常用的变动出现在 DataFrame.hist() 和 Series.his() 中。现在 figsize 没有默认值,要想指定绘图的大小,需要输入元组。...另外,在分类数据转换为整数时,也会产生错误的输出。特别是对于 NaN 值,其输出往往是错误的。因此,新版 Pandas 修复了这个 bug。

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【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

数据框与R中的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。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...常见的数据切片和切换的方式如表3所示: 表3 Pandas常用数据切分方法 方法用途示例示例说明[['列名1', '列名2',…]]按列名选择单列或多In: print(data2[['col1','...常用方法如表4所示: 表4 Pandas常用数据筛选和过滤方法 方法用途示例示例说明单列单条件以单独列为基础选择符合条件的数据In: print(data2[data2['col3']==True])...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置数据框,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

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Pandas vs Spark:获取指定的N种方式

因此,如果从DataFrame中单独取一,那么得到的将是一个Series(当然,也可以将该提取为一个只有单列DataFrame,但本文仍以提取单列得到Series为例)。...,此处用单个列名即表示提取单列,提取结果为该对应的Series,若是用一个列名组成的列表,则表示提取多得到一个DataFrame子集; df.iloc[:, 0]:即通过索引定位符iloc实现,与loc...在Spark中,提取特定也支持多种实现,但与Pandas中明显不同的是,在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一,大多还是用于得到一个DataFrame,而不仅仅是得到该的Column类型...03 小结 本文分别列举了Pandas和Spark.sql中DataFrame数据结构提取特定的多种实现,其中PandasDataFrame提取一既可用于得到单列的Series对象,也可用于得到一个只有单列的...DataFrame子集,常用的方法有4种;而Spark中提取特定一,虽然也可得到单列的Column对象,但更多的还是应用select或selectExpr1个或多个Column对象封装成一个DataFrame

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解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

我们尝试A转换为ndarray进行运算,但是会出现类型不匹配的错误。...= series_a + 1上述代码中,我们创建了一个新的变量​​series_a​​,A转换为ndarray并使用pd.Series()将其转换为pandas的Series数据格式。...通过DataFrame的某一换为ndarray,并使用pd.Series()将其转换为pandas的Series数据格式,可以避免格式不一致的错误。...要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法运算的问题,可以通过DataFrame的某一换为ndarray并重新赋值给新的变量,然后再进行运算。...创建ndarray在numpy中,我们可以使用多种方式来创建ndarray对象:通过Python原生列表元组创建:使用numpy.array()函数可以从一个Python原生列表元组创建一个ndarray

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总结 | DataFrame、Series、array、tensor的创建及相互转化

DataFrame创建方法很多,这里给出比较常用的三种方法: 1、通过字典创建 ? 2、通过元组创建 ? 原理与通过字典创建一致,但需要注意行、索引需要自己指定。 3、randn随机生成 ?...Series Series 可以当成 DataFrame 中一个元素,一索引对应一值。 1、通过字典创建 ? 2、通过列表创建 ? 3、通过arange创建 ? array ?...转化 DataFrame 拆解 Series ? 索引出的单行或者单列的数据类型为Series。 DataFrame array 1、直接获取values ? 2、通过numpy转换 ?...Series DataFrame 1、合成 ? 2、to_frame()方法 ? Series array 方法同DataFrame array。 ?...array DataFrame ? array Series ? array tensor ? tensor array ?

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Pandas版本较低,这个API实现不了咋办?

所以,今天就以此为题展开拓展分析,再输出一点Pandas干货…… ? 问题描述:一个pandas dataframe数据结构存在一是集合类型(即包含多个子元素),需要将每个子元素展开为一行。...基于这一思路,可将问题拆解为两个子问题: 含有列表元素的单列分为多转成多行 而这两个子问题在pandas丰富的API中其实都是比较简单的,例如单列分为多,那么其实就是可直接用pd.Series...stack原义为堆栈的意思,放到pandas中就是元素堆叠起来——从宽表向长表转换。...看下stack的官方注释,是说一个DataFram转换为多层索引的Series,其中原来的columns变为第二层索引。 ?...ok,那么可以预见的是在刚才获得的多DataFrame基础上执行stack,实现转行堆叠的效果并得到一个Series。具体来说,结果如下: ?

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手把手教你做一个“渣”数据师,用Python代替老情人Excel

5、略过行和 默认的read_excel参数假定第一行是列表名称,会自动合并为DataFrame中的标签。...7、用列表筛选多种数值 ? 8、筛选不在列表或Excel中的值 ? 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中的高级过滤器功能: ? 10、根据数字条件过滤 ?...五、数据计算 1、计算某一特定的值 输出结果是一个系列。称为单列数据透视表: ? 2、计数 统计每或每行的非NA单元格的数量: ? 3、求和 按行或求和数据: ? 为每行添加总: ?...以上,我们使用的方法包括: Sum_Total:计算的总和 T_Sum:系列输出转换为DataFrame并进行置 Re-index:添加缺少的 Row_Total:T_Sum附加到现有的DataFrame...简单的数据透视表,显示SepalWidth的总和,行列中的SepalLength和标签中的名称。 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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pandas 变量类型转换的 6 种方法

(s) # 默认float64类型 pd.to_numeric(s, downcast='signed') # 转换为整型 4、转换字符类型 数字字符类型非常简单,可以简单的使用str直接转换。...比如,当我们遇到'[1,2,3]'这种情况的时候,我们实际想获取里面的列表,但是现在却是个字符串类型,我们可以使用eval函数''这个外套直接去掉,去掉后自动转换成里面数据类型。...a = '[1,2,3]' type(a) >> str eval(a) >> [1, 2, 3] 5、转换时间类型 使用to_datetime函数数据转换为日期类型,用法如下: pandas.to_datetime...# 对整个dataframe转换,年月日几列自动合并为日期 df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016], 'month': [...默认情况下,convert_dtypes尝试Series或DataFrame中的每个Series转换为支持的dtypes,它可以对Series和DataFrame都直接使用。

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总结 | DataFrame、Series、array、tensor的创建及相互转化

DataFrame创建方法很多,这里给出比较常用的三种方法: 1、通过字典创建 [[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议图片保存下来直接上传(img-XsSkX9AG-1598341036171...Series Series 可以当成 DataFrame 中一个元素,一索引对应一值。...转化 DataFrame 拆解 Series [在这里插入图片描述] 索引出的单行或者单列的数据类型为Series。...DataFrame array 1、直接获取values [在这里插入图片描述] 2、通过numpy转换 [在这里插入图片描述] Series DataFrame 1、合成 [在这里插入图片描述... array [在这里插入图片描述] 上面这些创建及转化的方法只是一部分,也算是比较常用的一些,除此之外比如还可以通过列表作为中间介质进行转换等等,这里就不在过多介绍啦。

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Pandas必会的方法汇总,建议收藏!

对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame中的某一行或某一 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...常见方法 举例:重新索引 df_inner.reset_index() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values DataFrame换为ndarray二维数组 2 .append(idx)...举例:按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组;在特殊情况下比较便利...,选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签,同时选取行和 5 df.iloc[where] 通过整数位置,从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[:,where...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel 从ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandas写的HDF5文件 7 read_html 读取HTML文档中的所有表格

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Pandas必会的方法汇总,数据分析必备!

对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame中的某一行或某一 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...常见方法 序号 方法 说明 1 df.head() 查询数据的前五行 2 df.tail() 查询数据的末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut...举例:按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组;在特殊情况下比较便利...,选取单列或列子集 4 df.1oc[val1,val2] 通过标签,同时选取行和 5 df.iloc[where] 通过整数位置,从DataFrame选取单个行或行子集 6 df.iloc[where_i...3 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True) 参数by为axis轴上的某个索引或索引列表

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