Pandas dataframe将唯一值转换为列名_Pandas dataframe将行值映射到列名_将Pandas DataFrame中的值替换为同一DataFrame中的唯一值 - 腾讯云开发者社区

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}#将列表a，b转换成字典 data=DataFrame(c)#将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：将包含不同子列表的列表转换为数据框 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#转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将列表（List）转换为数据框（Dataframe）的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索

15K1 0

在Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame？

将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame，并介绍相关的步骤和案例。...将JSON数据转换为DataFrame：df = pd.DataFrame(data)在上述代码中，df是转换后的Pandas DataFrame对象，其中包含从API获取的JSON数据。...JSON 数据清洗和转换在将JSON数据转换为DataFrame之后，我们可能需要进行一些数据清洗和转换的操作。这包括处理缺失值、数据类型转换和重命名列等。...) # 将列的数据类型转换为整数重命名列：df = df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}) # 将列名从"old_name"改为"new_name"通过这些操作...结论在本文中，我们讨论了如何将JSON转换为Pandas DataFrame。

8782 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

轻松将 ES|QL 查询结果转换为 Python Pandas dataframe

它设计简单易学易用，非常适合熟悉 Pandas 和其他基于数据框的库的数据科学家。实际上，ES|QL 查询产生的表格具有命名列，这就是数据框的定义！ES|QL 生成表格首先，让我们导入一些测试数据。...好的，既然这个环节已经完成，让我们使用 ES|QL CSV 导出功能，将完整的员工数据集转换为 Pandas DataFrame 对象：from io import StringIOfrom elasticsearch...import Elasticsearchimport pandas as pdclient = Elasticsearch( "https://[host].elastic-cloud.com"...[-8, -3, 10, 14] True99 223910853 ... [-7, 13] True这意味着您现在可以使用 Pandas...)这将打印出以下结果： count languages0 17 31 18 42 21 5如您所见，ES|QL 和 Pandas

2343 1

【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

下图所示为pandas如何存储我们数据表的前十二列：可以注意到，这些数据块没有保持对列名的引用，这是由于为了存储dataframe中的真实数据，这些数据块都经过了优化。...这对我们原始dataframe的影响有限，这是由于它只包含很少的整型列。同理，我们再对浮点型列进行相应处理：我们可以看到所有的浮点型列都从float64转换为float32，内存用量减少50%。...我们从上表中可以看到，它只包含了7个唯一值。我们用.astype()方法将其转换为类别类型。可以看到，虽然列的类型改变了，但数据看上去好像没什么变化。我们来看看底层发生了什么。...dtype参数接受一个以列名（string型）为键字典、以Numpy类型对象为值的字典。首先，我们将每一列的目标类型存储在以列名为键的字典中，开始前先删除日期列，因为它需要分开单独处理。...总结我们学习了pandas如何存储不同的数据类型，并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%，仅仅只用了一点简单的技巧：将数值型列降级到更高效的类型将字符串列转换为类别类型

8.6K5 0

强烈推荐Pandas常用操作知识大全！

df[df.col_name==0.587221] # df.col_name==0.587221 各行判断结果返回值(True/False) # 查看某列唯一值及计数 df_jj2["变压器编号"...数据分析函数 df #任何pandas DataFrame对象 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...# 删除所有具有少于n个非null值的行 df.fillna(x) # 将所有空值替换为x s.fillna(s.mean())...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...，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(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用

15.8K2 0

【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的常用功能；也可以保存下来，作为以后数据处理工作时的速查手册，没准哪天就会用上呢~ 1创建数据对象 Pandas最常用的数据对象是数据框（DataFrame）和Series...因此都是Falseunique查看特定列的唯一值In: print(data2['col2'].unique()) Out: ['a' 'b']查看col2列的唯一值注意在上述查看方法中，除了info...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转置数据框，行和列转换In: print(data2.T) Out: 0 1 2 col1 2...转换为int型rename更新列名In: print(data2.rename(columns= {'col1':'A','col2':'B','col3':'C'})) Out: A B...能直接实现数据框级别高级函数的应用，而不用写循环遍历每条记录甚至每个值后做计算，这种方式能极大提升计算效率，具体如表8所示：表8 Pandas常用高级函数方法用途示例示例说明map将一个函数或匿名函数应用到

4.7K2 0

Numpy和pandas的使用技巧

0，大于80，替换为90 print(b) 指定轴求和 np.sum(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴最大值np.max(参数1: 数组;...△ 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...", sep=",") 删除dataframe列 del df["instant"] df.drop(columns=["instant","dteday"]) 修改dataframe列名暴力 a.columns...（必须使用iloc） a.iloc[:,0:3] df.iloc[:,[-1]] a[["feature_1", "feature_2"]] 获取dataframe列名 df.columns返回一个可迭代对象...dataframe 横向 pd.concat([a,a],axis=1) 纵向 pd.concat([a,a],axis=0) 数据去重 import pandas as pd df = pd.DataFrame

3.5K3 0

1w 字的 pandas 核心操作知识大全。

数据分析函数 df #任何pandas DataFrame对象 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...df.apply(pd.Series.value_counts) # 所有列的唯一值和计数数据选取使用这些命令选择数据的特定子集。...# 删除所有具有少于n个非null值的行 df.fillna(x) # 将所有空值替换为x s.fillna(s.mean())...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...，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(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用

14.8K3 0

python数据科学系列：pandas入门详细教程

导读前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。...考虑series和dataframe兼具numpy数组和字典的特性，那么就不难理解二者的以下属性： ndim/shape/dtypes/size/T，分别表示了数据的维数、形状、数据类型和元素个数以及转置结果...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....，要求每个df内部列名是唯一的，但两个df间可以重复，毕竟有相同列才有拼接的实际意义） merge，完全类似于SQL中的join语法，仅支持横向拼接，通过设置连接字段，实现对同一记录的不同列信息连接，支持...unique、nunique，也是仅适用于series对象，统计唯一值信息，前者返回唯一值结果列表，后者返回唯一值个数(number of unique） ?

13.8K2 0

Pandas DataFrame创建方法大全

本文将介绍创建Pandas DataFrame的6种方法。...由于我们没有定义数据帧的列名，因此Pandas默认使用序号作为列名。...4、使用字典创建Pandas DataFrame 字典就是一组键/值对： dict = {key1 : value1, key2 : value2, key3 : value3} 当我们将上述字典对象转换为...5、将Excel文件转换为Pandas DataFrame 如果你有一个excel文件，例如“fruits.xlsx“… ?...6、将CSV文件转换为Pandas DataFrame 假设你有一个CSV文件，例如“fruits.csv“，可以使用如下的代码将其转换为DataFrame： fruits = pd.read_csv

5.7K2 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。...value_name="col5" # 对应值的新列名 ) [008i3skNgy1gxenaz96i7j30l20bijrl.jpg] ignore_index 默认情况下是生成自然索引：...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...] 使用transpose函数进行转置： [008i3skNgy1gxenfoqg6tj30ia0963yt.jpg] 还有另一个方法：先对值values进行转置，再把索引和列名进行交换： [008i3skNgy1gxengnbdfxj30ua0c4wfm.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

4.6K2 0

快乐学习Pandas入门篇：Pandas基础

/data 编码方式分隔符列名 #读取csv文件df = pd.read_csv('./data....索引对齐特性这是Pandas中非常强大的特性，在对多个DataFrame 进行合并或者加减乘除操作时，行和列的索引都重叠的时候才能进行相应操作，否则会使用NA值进行填充。...DataFrame转换为Series 就是取某一列的操作 s = df.mean()s.name = 'to_DataFrame' 2....Series转换为DataFrame 使用to_frame() 方法 s.to_frame()# T符号可以进行转置操作s.to_frame().T 常用基本函数首先，读取数据 df = pd.read_csv...可以指定n参数显示多少行 df.head()df.tail()df.head(6) 2. unique & nunique unique显示所有的唯一值是什么；nunique显示有多少个唯一值。

2.4K3 0

Pandas 25 式

目录查看 pandas 及其支持项的版本创建 DataFrame 重命名列反转行序反转列序按数据类型选择列把字符串转换为数值优化 DataFrame 大小用多个文件建立 DataFrame...创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多，比如，可以把字典传递给 DataFrame 构建器，字典的 Key 是列名，字典的 Value 为列表，是 DataFrame 的列的值...这样就可以生成 DataFrame 了，但如果要用非数字形式的列名，需要强制把字符串转换为列表，再把这个列表传给 columns 参数。 ?...注意：如果索引值有重复、不唯一，这种方式会失效。 13. 根据多个类别筛选 DataFrame 预览 movies。 ? 查看 genre（电影类型）列。 ?...isna() 生成一个由 True 与 False 构成的 DataFrame，sum() 把 True 转换为 1，把 False 转换为 0。还可以用 mean() 函数，计算缺失值占比。

8.4K0 0

20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码，助力你的数据分析变得更加高效。 ? 首先，我们导入 numpy和 pandas包。...列的标签是列名。对于行标签，如果我们不分配任何特定的索引，pandas默认创建整数索引。因此，行标签是从0开始向上的整数。与iloc一起使用的行位置也是从0开始的整数。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...df.year.nunique() 10 df.group.nunique() 3 我们可以直接将nunique函数应用于dataframe，并查看每列中唯一值的数量： ?...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?

5.6K3 0

数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多，比如，可以把字典传递给 DataFrame 构建器，字典的 Key 是列名，字典的 Value 为列表，是 DataFrame 的列的值...这样就可以生成 DataFrame 了，但如果要用非数字形式的列名，需要强制把字符串转换为列表，再把这个列表传给 columns 参数。 ?...rename()方法改列名是最灵活的方式，它的参数是字典，字典的 Key 是原列名，值是新列名，还可以指定轴向（axis）。 ? 这种方式的优点是可以重命名任意数量的列，一列、多列、所有列都可以。...注意：如果索引值有重复、不唯一，这种方式会失效。 13. 根据多个类别筛选 DataFrame 预览 movies。 ? 查看 genre（电影类型）列。 ?...isna() 生成一个由 True 与 False 构成的 DataFrame，sum() 把 True 转换为 1，把 False 转换为 0。还可以用 mean() 函数，计算缺失值占比。

7.1K2 0

Python替代Excel Vba系列（三）：pandas处理不规范数据

values=arr[3:]，从第4行往后一大片作为值。 pd.DataFrame(values,columns=header) ，生成一个 DataFrame 。....replace(['/','nan'],np.nan)，把读取进来的有些无效值替换为 nan，这是为了后续操作方便。...---- 处理标题 pandas 的 DataFrame 最大的好处是，我们可以使用列名字操作数据，这样子就无需担心列的位置变化。因此需要把标题处理好。...此外 pandas 中有各种内置的填充方式。 ffill 表示用上一个有效值填充。合并单元格很多时候就是第一个有值，其他为空，ffill 填充方式刚好适合这样的情况。...如下是一个 DataFrame 的组成部分：红框中的是 DataFrame 的值部分(values) 上方深蓝色框中是 DataFrame 的列索引(columns)，注意，为什么方框不是一行？

5K3 0

Pandas！！

选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式：通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。示例：选择索引为1的行的“Name”列的值。...示例：将“Name”列转换为大写。 df['Name'].str.upper() 25....示例：将“Age”列转换为浮点数类型。 df['Age'] = df['Age'].astype(float) 36....使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式：使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。...示例：合并两个DataFrame，处理重复列名。

1161 0

Python｜Pandas的常用操作

Pandas主要的数据结构 Series:带标签的一维同构数组； DataFrame:带标签的，大小可变的，二维异构表格。...(type(df1)) print(df1) # # A B...df1.index # 查看索引 df1.columns # 查看列名 # 查看整体统计信息 df1.info() # 查看数据的统计摘要 df1.describe() # 数据的转置（列和行进行互换...df1.sort_values(by='B') # 将df转化为array df1.to_numpy() 04 一般的选择数据 # 直接获取数据 df1['A'] # 按照索引值切片行数据 df1...groupby('A').sum() # 对分组进行迭代 for name, group in df5.groupby('B'): print(name) print(group) # 将分组结果转换为字典

2.1K4 0

直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...包含值的列将转换为两列：一列用于变量（值列的名称），另一列用于值（变量中包含的数字）。 ? 结果是ID列的值（a，b，c）和值列（B，C）及其对应值的每种组合，以列表格式组织。...Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...例如，考虑使用pandas.concat（[df1，df2]）串联的具有相同列名的两个DataFrame df1 和 df2 ： ?

13.3K2 0

再见Pandas，又一数据处理神器！

cuDF和Pandas比较 cuDF是一个DataFrame库，它与Pandas API密切匹配，但直接使用时并不是Pandas的完全替代品。...数据类型： cuDF支持Pandas中常用的数据类型，包括数值、日期时间、时间戳、字符串和分类数据类型。此外，cuDF还支持用于十进制、列表和“结构”值的特殊数据类型。...缺失值：与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。...在比较浮点结果时，建议使用cudf.testing模块提供的函数，允许您根据所需的精度比较值。列名：与Pandas不同，cuDF不支持重复的列名。最好使用唯一的字符串作为列名。...sum function to the grouped data. df.groupby("agg_col1").agg({"a": "max", "b": "mean", "c": "sum"}) 转自

2061 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

Pandas将列表（List）转换为数据框（Dataframe）

在Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame？

轻松将 ES|QL 查询结果转换为 Python Pandas dataframe

【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

强烈推荐Pandas常用操作知识大全！

【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

Numpy和pandas的使用技巧

1w 字的 pandas 核心操作知识大全。

python数据科学系列：pandas入门详细教程

Pandas DataFrame创建方法大全

Pandas行列转换的4大技巧

快乐学习Pandas入门篇：Pandas基础

Pandas 25 式

20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

Python替代Excel Vba系列（三）：pandas处理不规范数据

Pandas！！

Python｜Pandas的常用操作

直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

再见Pandas，又一数据处理神器！

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