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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转换为数据 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同子列表...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 列表转换为数据框内容请搜索

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【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

本篇文章总结了常用46个Pandas数据工作方法,包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数使用方法...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。...,因此都是Falseunique查看特定列唯一In: print(data2['col2'].unique()) Out: ['a' 'b']查看col2列唯一 注意 在上述查看方法中,除了...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,行和列转换In: print(data2.T) Out: 0 1 2 col1 2...col2 object col3 int32 dtype: objectcol3换为int型rename更新列名In: print(data2.rename(columns= {

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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)中列(column)选择适当数据类型,数据内存占用量减少近 90%。...当我们列转换为 category dtype 时,Pandas 使用了最省空间 int 子类型,来表示一列中所有唯一。 想要知道我们可以怎样使用这种类型来减少内存使用量。...我们编写一个循环程序,遍历每个对象列,检查其唯一数量是否小于 50%。如果是,那么我们就将这一列转换为 category 类型。...和之前相比 在这种情况下,我们所有对象列都转换为 category 类型,但是这种情况并不符合所有数据集,因此务必确保事先进行过检查。...到更节省空间类型; 字符串转换为分类类型(categorical type)。

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逐步理解Transformers数学原理

这对于编码 (即将数据换为数字) 至关重要。 其中N是所有单词列表,并且每个单词都是单个token,我们将把我们数据集分解为一个token列表,表示为N。...Step 3 (Encoding and Embedding) 接下来为数据每个唯一单词分配一个整数作为编号。 在对我们整个数据集进行编码之后,是时候选择我们输入了。...这些组件包括: 请注意,黄色代表单头注意力机制。让它成为多头注意力机制是多个黄色盒子叠加。出于示例考虑,我们仅考虑一个单头注意力机制,如上图所示。...添加到单词embedding矩阵上一步获得置输出。...推荐阅读: pandas实战:出租车GPS数据分析 pandas实战:电商平台用户分析 pandas 文本处理大全 pandas分类数据处理大全 pandas 缺失数据处理大全 pandas

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Pandas库常用方法、函数集合

,适合数值进行分类 qcut:和cut作用一样,不过它是数值等间距分割 crosstab:创建交叉表,用于计算两个或多个因子之间频率 join:通过索引合并两个dataframe stack: 数据列...“堆叠”为一个层次化Series unstack: 层次化Series转换回数据形式 append: 一行或多行数据追加到数据末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby:按照指定列或多个列对数据进行分组...:计算分组标准差和方差 describe:生成分组描述性统计摘要 first和 last:获取分组中第一个和最后一个元素 nunique:计算分组中唯一数量 cumsum、cummin、cummax...: 替换字符串中特定字符 astype: 一列数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定列或行 数据可视化...: 输入转换为Timedelta类型 timedelta_range: 生成时间间隔范围 shift: 沿着时间轴数据移动 resample: 对时间序列进行重新采样 asfreq: 时间序列转换为指定频率

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左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

转换之后,长数据结构保留了原始宽数据Name、Conpany字段,同时剩余年度指标进行堆栈,转换为一个代表年度类别维度和对应年度指标。(即转换后,所有年度字段被降维化了)。...spread: spread( data=data1, #带转换长数据名称 key=Year, #带扩宽类别变量(编程新增列名称) value=Sale) #带扩宽度量值...Python中我只讲两个函数: melt #数据长 pivot_table #数据宽 Python中Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名melt函数来对数据进行塑型...奇怪是我好像没有在pandas中找到对应melt数据宽函数(R语言中都是成对出现)。...pandas数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样使用体验,即行标签、列标签、度量值等操作,根据使用规则,行列主要操作维度指标,主要操作度量指标。

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Pandas速查卡-Python数据科学

('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() 行数和列数...) 所有唯一和计数 选择 df[col] 返回一维数组col列 df[[col1, col2]] 作为新数据返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...=n) 删除所有小于n个非空行 df.fillna(x) 用x替换所有 s.fillna(s.mean()) 所有换为均值(均值可以用统计部分中几乎任何函数替换) s.astype(float...) 数组数据类型转换为float s.replace(1,'one') 所有等于1换为'one' s.replace([1,3],['one','three']) 所有1替换为'one',...df.describe() 数值列汇总统计信息 df.mean() 返回所有平均值 df.corr() 查找数据列之间相关性 df.count() 计算每个数据列中非空数量 df.max

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初学者使用Pandas特征工程

使用pandas Dataframe,可以轻松添加/删除列,切片,建立索引以及处理空。 现在,我们已经了解了pandas基本功能,我们专注于专门用于特征工程pandas。 !...估算这些缺失超出了我们讨论范围,我们只关注使用pandas函数来设计一些新特性。 用于标签编码replace() pandasreplace函数动态地当前换为给定。...在这里,我们以正确顺序成功地将该列转换为标签编码列。 用于独热编码get_dummies() 获取虚拟变量是pandas一项功能,可帮助分类变量转换为独热变量。...用于文本提取apply() pandasapply() 函数允许在pandas系列上传递函数并将其传递到变量每个点。 它接受一个函数作为参数,然后将其应用于数据行或列。...频率编码是一种编码技术,用于分类特征编码到相应频率编码技术。这将保留有关分布信息。我们频率归一化,从而得到唯一和为1。

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Python中用PyTorch机器学习分类预测银行客户流失模型

我们可以使用head()pandas数据方法来打印数据前五行。 dataset.head() 输出: 您可以在我们数据集中看到14列。...分类列与数字列分开基本目的是,可以数字列中直接输入到神经网络中。但是,必须首先将类别列换为数字类型。分类列中编码部分地解决了分类数值转换任务。...我们首先将四个分类列中数据换为numpy数组,然后所有列水平堆叠,如以下脚本所示: geo = dataset['Geography'].cat.codes.values......我们分类列转换为数值,其中唯一由单个整数表示。例如,在该Geography列中,我们看到法国用0表示,德国用1表示。我们可以使用这些来训练我们模型。...定义列嵌入大小一个好经验法则是列中唯一数量除以2(但不超过50)。例如,对于该Geography列,唯一数量为3。

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通过Pandas实现快速别致数据分析

描述数据 我们现在可以看看数据结构。 我们可以通过直接打印数据来查看前60行数据。 print(data) 我们可以看到,所有数据都是数值型,而最终类别是我们想要预测因变量。...在数据储结束时,我们可以看到数据本身描述为768行和9列,所以现在我们已经了解了我们数据结构。 接下来,我们可以通过查看汇总统计信息来了解每个属性分布情况。...如平均怀孕次数为3.8次、最小年龄为21岁,以及有些人体重指数为0,这种不可能数据是某些属性应该标记为缺失标志。 点击链接,详细了解数据描述统计功能。...您可以更好地比较同一图表上每个类属性: data.groupby('class').plas.hist(alpha=0.4) 通过绘制只包含plas一个属性直方图,数据按类别分组,其中红色分类为...0,蓝色分类为1。

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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] 换为 98。...=True) # 数据中指标为 key 且数值等于 'NULL' 换为 99。...指标转换为标签编码有几个好处:简化解释: 标签编码原本复杂数值转换为了易于理解分类标签,使得数据解释更加直观和简单。...降低误差: 通过连续数值转换为有限分类,可以降低由于数据误差或测量不准确性而引起影响。...Python 对象 字典 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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从小白到大师,这里有一份Pandas入门指南

有一些获得这些信息方法: 可以用 unique() 和 nunique() 获取列内唯一(或唯一数量); >>> df['generation'].unique() array(['Generation...在内部,Pandas 数据存储为不同类型 numpy 数组(比如一个 float64 矩阵,一个 int32 矩阵)。 有两种可以大幅降低内存消耗方法。...它可以通过两种简单方法节省高达 90% 内存使用: 了解数据使用类型; 了解数据可以使用哪种类型来减少内存使用(例如,price 这一列在 0 到 59 之间,只带有一位小数,使用 float64...回到 convert_df() 方法,如果这一列中唯一小于 50%,它会自动列类型转换成 category。...source=post_page--------------------------- 除了文中所有代码外,还包括简单数据索引数据(df)和多索引数据(mi_df)性能定时指标。 ?

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从小白到大师,这里有一份Pandas入门指南

有一些获得这些信息方法: 可以用 unique() 和 nunique() 获取列内唯一(或唯一数量); >>> df[ generation ].unique() array([ Generation...在内部,Pandas 数据存储为不同类型 numpy 数组(比如一个 float64 矩阵,一个 int32 矩阵)。 有两种可以大幅降低内存消耗方法。...它可以通过两种简单方法节省高达 90% 内存使用: 了解数据使用类型; 了解数据可以使用哪种类型来减少内存使用(例如,price 这一列在 0 到 59 之间,只带有一位小数,使用 float64...回到 convert_df() 方法,如果这一列中唯一小于 50%,它会自动列类型转换成 category。...source=post_page--------------------------- 除了文中所有代码外,还包括简单数据索引数据(df)和多索引数据(mi_df)性能定时指标。 ?

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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...(7)列出所有名字 df.columns 基本数据处理 (8)删除缺失数据 df.dropna(axis=0, how='any') 返回一个 DataFrame,其中删除了包含任何 NaN 给定轴...(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...「size」: df.rename(columns = {df.columns[2]:'size'}, inplace=True) (18)取某一行唯一实体 下面代码取「name」行唯一实体: df...)选定特定 以下代码选定「size」列、第一行: df.loc([0], ['size']) 原文链接: https://towardsdatascience.com/23-great-pandas-codes-for-data-scientists-cca5ed9d8a38

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从小白到大师,这里有一份Pandas入门指南

有一些获得这些信息方法: 可以用 unique() 和 nunique() 获取列内唯一(或唯一数量); >>> df['generation'].unique() array(['Generation...在内部,Pandas 数据存储为不同类型 numpy 数组(比如一个 float64 矩阵,一个 int32 矩阵)。 有两种可以大幅降低内存消耗方法。...它可以通过两种简单方法节省高达 90% 内存使用: 了解数据使用类型; 了解数据可以使用哪种类型来减少内存使用(例如,price 这一列在 0 到 59 之间,只带有一位小数,使用 float64...回到 convert_df() 方法,如果这一列中唯一小于 50%,它会自动列类型转换成 category。...source=post_page--------------------------- 除了文中所有代码外,还包括简单数据索引数据(df)和多索引数据(mi_df)性能定时指标。 ?

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Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型|附代码数据

我们可以使用head()数据方法来输出数据前五行。dataset.head()输出:您可以在我们数据集中看到14列。根据前13列,我们任务是预测第14列,即Exited。...分类列与数字列分开基本目的是,可以数字列中直接输入到神经网络中。但是,必须首先将类别列换为数字类型。分类列中编码部分地解决了分类数值转换任务。...我们首先将四个分类列中数据换为numpy数组,然后所有列水平堆叠,如以下脚本所示: geo = dataset['Geography'].cat.codes.values...上面的脚本输出分类列中前十条记录...我们分类列转换为数值,其中唯一由单个整数表示。例如,在该Geography列中,我们看到法国用0表示,德国用1表示。我们可以使用这些来训练我们模型。...定义列嵌入大小一个好经验法则是列中唯一数量除以2(但不超过50)。例如,对于该Geography列,唯一数量为3。

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Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型|附代码数据

我们可以使用head()数据方法来输出数据前五行。 dataset.head() 输出: 您可以在我们数据集中看到14列。根据前13列,我们任务是预测第14列,即Exited。...分类列与数字列分开基本目的是,可以数字列中直接输入到神经网络中。但是,必须首先将类别列换为数字类型。分类列中编码部分地解决了分类数值转换任务。...我们首先将四个分类列中数据换为numpy数组,然后所有列水平堆叠,如以下脚本所示: geo = dataset['Geography'].cat.codes.values ......我们分类列转换为数值,其中唯一由单个整数表示。例如,在该Geography列中,我们看到法国用0表示,德国用1表示。我们可以使用这些来训练我们模型。...定义列嵌入大小一个好经验法则是列中唯一数量除以2(但不超过50)。例如,对于该Geography列,唯一数量为3。

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