Pandas:从numpy创建数据帧，保留原始格式
Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了高效、灵活的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得更加简单和快速。Pandas的核心数据结构是DataFrame，它类似于电子表格或关系型数据库中的表格，可以存储和处理具有不同数据类型的二维数据。
从numpy创建数据帧时，可以使用Pandas提供的DataFrame()函数。该函数可以接受一个numpy数组作为输入，并将其转换为DataFrame对象，同时保留原始数据的格式。
下面是一个示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个numpy数组
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 使用DataFrame函数将numpy数组转换为数据帧
df = pd.DataFrame(data)
# 打印数据帧
print(df)输出结果为：
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9在这个例子中，我们首先导入了pandas和numpy库。然后，我们创建了一个numpy数组data，其中包含了一个3x3的矩阵。接下来，我们使用DataFrame()函数将numpy数组转换为数据帧df。最后，我们打印了数据帧的内容。
Pandas的数据帧提供了许多强大的功能，可以进行数据的筛选、排序、聚合、合并等操作。它在数据分析、数据清洗、特征工程等领域都有广泛的应用。
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从numpy数组创建pandas数据帧
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要从numpy创建一个pandas数据帧，我可以使用：
columns = ['1','2']
data = np.array([[1,2] , [1,5] , [2,3]])
df_1 = pd.DataFrame(data,columns=columns)
df_1
如果我改用：
columns = ['1','2']
data = np.array([[1,2,2] , [1,5,3]])
df_1 = pd.DataFrame(data,columns=columns)
df_1
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示例数据帧
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In [2]: df
Out[2]:
A B
0 1 2
1 1 3
2 4 6
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我使用rpy2来运行ivreg。然而，每当我试图打印模型的摘要时，它都会打印整个函数和数据帧，而不仅仅是像R这样的结果。有没有一种方法可以让R像打印一样打印。下面是我使用的代码： import pandas as pd
import json
# R2pi package
from rpy2.robjects import numpy2ri, pandas2ri
from rpy2.robjects.packages import importr
import rpy2.robjects as ro
# R imports (Assuming AER and ivpack are inst
浏览 14提问于2020-04-20得票数 0
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如何在读取csv时获得numpy数据类型？
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我有一个包含numpy数组的数据帧。
我把它保存到csv文件里了。
加载csv文件后，我发现包含numpy数组的列具有dtype字符串。
如何使用read_csv将其转换为numpy数组
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(columns = ['name', 'sex'])
df.loc[len(df), :] = ['Sam', 'M']
df.loc[len(df), :] = ['Mary', 'F']
df.l
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可以使用numpy矩阵来子集pandas数据帧，还是只能使用其他数据帧？
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import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)), index=['a','b','c'])
b = np.ones((3,3), dtype=bool)
b[1,1] = False
# gives 9x3 array
df[b]
有没有办法在不首先将矩阵转换为与df具有相同索引和列的pandas数据帧的情况下完成此操
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pandas的Numpy等价物替换(字典映射)
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我知道在numpy数组上工作会比pandas更快。
我想知道是否有一种等价的(更快的)方法在numpy数组上做pandas.replace。
在下面的示例中，我创建了一个数据帧和一个字典。字典包含列的名称及其对应的映射。我想知道有没有什么函数可以让我把一个二进制数组提供给一个numpy数组来进行映射，并产生更快的处理时间？
import pandas as pd
import numpy as np
# Dataframe
d = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data=d)
浏览 2提问于2021-05-24得票数 1
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为什么pandas Dataframe.to_csv的输出与Series.to_csv不同？
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我需要一个数据被,拆分的单线CSV。我的问题是，当我尝试使用apply遍历我的Dataframe时，我得到了一个Series对象，to_csv方法给了我一个拆分成行的str，将None设置为""，没有任何,。但是，如果我使用for遍历数据帧，我的方法将获得一个Dataframe对象，并在一行中给出一个包含,的str，而不会将None设置为""。 下面是测试这一点的代码： import pandas
def print_csv(tabular_data):
print(type(tabular_data))
csv_data = tabula
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Python Pandas数据框创建
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import numpy as np
import pandas as pd
index = [0,1,2,3,4,5]
s = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index= index)
t = pd.Series([2,4,6,8,10,12],index= index)
df = pd.DataFrame(s,columns = ["MUL1"])
df["MUL2"] =t
print df
MUL1 MUL2
0 1 2
1 2 4
2 3
浏览 1提问于2017-10-04得票数 11
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df = pd.DataFrame(data) 我尝试只获取‘KeyEr
浏览 18提问于2021-08-24得票数 0
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将非方邻接矩阵导入Networkx python
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job_1 1, 0,
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将numpy数组转换为数据帧
python、pandas、dataframe、numpy
我有一个numpy数组，我想把它转换成一个dataframe。
import numpy as np
import pandas as pd
nparray = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])
如何将其转换为数据，其中数据将如下所示：
col1 col2
1 6
2 7
3 8
4 9
5 10
浏览 6提问于2020-12-15得票数 1
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3回答
在两个Numpy数组之间创建Pandas Dataframe，然后绘制散点图
python、numpy、pandas、scatter
我对numpy和pandas比较陌生(我是一个实验物理学家，所以我使用ROOT已经有很多年了……)。ROOT中的一个常见图是2D散点图，在给定x和y值列表的情况下，生成一个变量与另一个变量的“热图”型散点图。
如何使用numpy和Pandas最好地实现这一点？我正在尝试使用Dataframe.plot()函数，但我甚至在努力创建数据帧。
import numpy as np
import pandas as pd
x = np.random.randn(1,5)
y = np.sin(x)
df = pd.DataFrame(d)
首先，这个数据帧的形状是(1,2)，但我希望它的形状是(5,2
浏览 0提问于2015-04-30得票数 43
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2回答
来自Dataframe行的MultiIndex (多级)列名
python、pandas、dataframe、multi-index
我有一个相当混乱的数据帧，需要将前3行指定为多级列名。这是我的dataframe，我需要索引3、4和5作为我的多索引列名。
例如，“矿物总量”应该是下一项的0级；“TRATAMIENTO(Ts)”应该是1级，直到“LEY Cu(%)”出现为止。
实际上，我需要的是尝试模拟pandas.read_excel在使用多行指定“header”时所做的事情。
请帮帮我！
我在尝试这个，但一点运气都没有：
pd.DataFrame(data=df.iloc[3:, :].to_numpy(), columns=tuple(df.iloc[:3, :].to_numpy(dtype='str&
浏览 17提问于2022-10-20得票数 0
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在pandas中创建新的数据帧，每个groupby都有条件
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我正在尝试根据每个groupby的条件创建新的数据帧。假设我有名称、标志和月份的dataframe。 import pandas as pd
import numpy as np
data = {'Name':['A', 'A', 'B', 'B'], 'Flag':[0, 1, 0, 1], 'Month':[1,2,1,2]}
df = pd.DataFrame(data)
need = df.loc[df['Flag'] == 0].groupby([&
浏览 12提问于2020-04-17得票数 0
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使用numpy 2D数组包含一维列表的单列数据
python、pandas、numpy、dataframe
我想要创建一个新的单列熊猫数据，使用一个2D的数字数组。显然，每一行都应该包含1D列表。下面是一个简单的可复制的例子。
import pandas as pd
import numpy as np
arr = np.ones((4,3)) # could be any 2D array
我想要的是
lists
0 [1, 1, 1]
1 [1, 1, 1]
2 [1, 1, 1]
3 [1, 1, 1]
现在，df = pd.DataFrame(arr, columns=['lists'])给出了错误
ValueError: Shape of pass
浏览 1提问于2020-05-28得票数 5
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8回答
熊猫按标签选择有时返回序列，有时返回DataFrame
python、pandas、dataframe、slice、series
在Pandas中，当我选择一个在索引中只有一个条目的标签时，我会得到一个Series，但是当我选择一个包含多个条目的条目时，我会得到一个数据框架。
为什么会这样呢？有没有办法确保我总是能得到一个数据帧？
In [1]: import pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame(data=range(5), index=[1, 2, 3, 3, 3])
In [3]: type(df.loc[3])
Out[3]: pandas.core.frame.DataFrame
In [4]: type(df.loc[1])
Out[4]: pandas.core
浏览 5提问于2013-12-04得票数 133
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2回答
将列表的pandas数据帧转换为numpy数组
python、arrays、pandas、numpy、dataframe
我有以下数据帧： import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([{'a': [1,3,2]},{'a': [7,6,5]},{'a': [9,8,8]}])
df ? df['a'].to_numpy()
df['a'].to_numpy()
=> array([list([1, 3, 2]), list([7, 6, 5]), list([9, 8, 8])], dtype=object) 如何在不编写(3,3)循环的情况下
浏览 23提问于2020-04-03得票数 2
1回答
通过np.concatenate python串联值
python、pandas、numpy
任何帮助我开始的人都会很感激。我有一个很大的数据帧，这是一个小的例子，我试图连接数据帧中的数组，但对于大数据(许多行和列)来说，它非常慢。
这就是代码。
import numpy as np
import pandas as pd
# Define a dictionary containing students data
data = {#'Name': ['Ankit', 'Amit'],
'Val': [np.zeros(2)],
'Val1'
浏览 10提问于2021-02-21得票数 1
2回答
设置pandas.DataFrame字符串dtype (不基于文件)
python、pandas、numpy
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
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2回答
创建一个新列作为Pandas DataFrame的计数
python、pandas、dataframe、datetime
我有一个熊猫DataFrame。我如何创建一个类似于Pandas计数的新列，因为我已经将我的索引设置为DataFrame。
例如，以下代码可在您的本地PC上重现：
import datetime
import numpy
dates = [
datetime.date(2019, 1, 13),
datetime.date(2020, 5, 11),
datetime.date(2018, 7, 24),
datetime.date(2019, 3, 23),
datetime.date(2020, 2, 16)
]
data = {
浏览 16提问于2020-03-05得票数 2
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