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  • python中series转dataframe的两种方法

    千次阅读 2021-02-04 02:13:57
    在python的pandas包中,其中一个...本文介绍python中series转dataframe的两种方法:1、使用to_frame()后,再转置index与columns实现Series转换成DataFrame;2、先to_dict()成字典再转为list再转dataframe。方法一...

    792116d4496f87b04305a8142b57bbd6.png

    在python的pandas包中,其中一个数据类型DataFrame想要转换为Serie会自动转换,那将Series转为DataFrame又如何实现呢?本文介绍python中series转dataframe的两种方法:1、使用to_frame()后,再转置index与columns实现Series转换成DataFrame;2、先to_dict()转成字典再转为list再转dataframe。

    方法一:使用to_frame()后,再转置index与columns实现Series转换成DataFrameIn [21]: df2 = df1.loc[1].to_frame()

    In [22]: df2

    Out[22]:

    1

    id     2

    name

    In [23]: df3 = pd.DataFrame(df2.values.T,columns=df2.index)

    In [24]: df3

    Out[24]:

    id name

    0  2   李四

    In [25]: df1

    Out[25]:

    id name

    0  1   张三

    1  2   李四

    2  3   王五

    方法二:先to_dict()转成字典再转为list再转dataframefor i ,j in df.iterrows():

    j=pd.DataFrame([j.to_dict()]) #series有转frame dict等方法

    print(j)

    print(type(j))

    print(j['age'])

    以上就是python中series转dataframe的两种方法,希望能对你有所帮助哟·更多python学习推荐:python教程。

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  • 我有一个熊猫系列sf: email email1@email.com [1.0, 0.0, 0.0] email2@... columns=['email']) df2 = pd.DataFrame(data=sf.values, columns=['list']) df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

    我有一个熊猫系列sf:

    email

    email1@email.com [1.0, 0.0, 0.0]

    email2@email.com [2.0, 0.0, 0.0]

    email3@email.com [1.0, 0.0, 0.0]

    email4@email.com [4.0, 0.0, 0.0]

    email5@email.com [1.0, 0.0, 3.0]

    email6@email.com [1.0, 5.0, 0.0]

    我想将其转换为以下DataFrame:

    index | email | list

    _____________________________________________

    0 | email1@email.com | [1.0, 0.0, 0.0]

    1 | email2@email.com | [2.0, 0.0, 0.0]

    2 | email3@email.com | [1.0, 0.0, 0.0]

    3 | email4@email.com | [4.0, 0.0, 0.0]

    4 | email5@email.com | [1.0, 0.0, 3.0]

    5 | email6@email.com | [1.0, 5.0, 0.0]

    我找到了一种方法,但我怀疑它是更有效的方法:

    df1 = pd.DataFrame(data=sf.index, columns=['email'])

    df2 = pd.DataFrame(data=sf.values, columns=['list'])

    df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

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  • 一、series转化成dataframe df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False)['income'].mean() df_expenditure_mean = pd.DataFrame(df_expenditure_mean)#转化成dataframe格式 df_...

    一、series转化成dataframe

    df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False)['income'].mean()

    df_expenditure_mean = pd.DataFrame(df_expenditure_mean)#转化成dataframe格式

    df_expenditure_mean.rename(columns={'income':'收入均值'}, inplace = True)

    二、dataframe转化成series

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  • 直接把series的list用pd.DataFrame()转换就可以了。 d ''' [id_ AGENT0000000000 grid 88 timestamp 2021-04-26 00:01:00 pos_x 448.457 pos_y 204.423 bearing 4.1132 category

    直接把series的list用pd.DataFrame()转换就可以了。

    d
    '''
    [id_               AGENT0000000000
    grid                           88
    timestamp     2021-04-26 00:01:00
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    category                  WALKING
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    speed                         1.4
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    grid                         -212
    timestamp     2021-04-26 00:10:00
    pos_x                     428.143
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    bearing                   5.17269
    category                  WALKING
    speed_rank                      1
    speed                         1.4
    dtype: object]
    '''
    df = pd.DataFrame(d)
    '''
    
    id_	grid	timestamp	pos_x	pos_y	bearing	category	speed_rank	speed
    0	AGENT0000000000	88	2021-04-26 00:01:00	448.456657	204.423017	4.113199	WALKING	1	1.4
    1	AGENT0000000000	48	2021-04-26 00:02:00	415.219566	127.278375	4.305581	WALKING	1	1.4
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    3	AGENT0000000000	-12	2021-04-26 00:04:00	428.850296	-39.928628	4.740457	WALKING	1	1.4
    4	AGENT0000000000	-52	2021-04-26 00:05:00	428.114793	-123.925408	4.703633	WALKING	1	1.4
    5	AGENT0000000000	-92	2021-04-26 00:06:00	410.274789	-206.009111	4.498378	WALKING	1	1.4
    6	AGENT0000000000	-113	2021-04-26 00:07:00	397.043201	-288.960453	4.554211	WALKING	1	1.4
    7	AGENT0000000000	-153	2021-04-26 00:08:00	380.109717	-371.235948	4.509409	WALKING	1	1.4
    8	AGENT0000000000	-193	2021-04-26 00:09:00	390.828151	-454.549303	4.840338	WALKING	1	1.4
    9	AGENT0000000000	-212	2021-04-26 00:10:00	428.142720	-529.806349	5.172694	WALKING	1	1.4
    '''
    
    展开全文
  • 0、引言dataframe是pandas的数据类型;ndarray是numpy的数据类型;list和dict是python的数据类型;series是pandas的一种数据类型,Series是一个定长的,有序的字典,因为它把索引和值映射起来了。通过以下例子,可以...
  • #对series进行切片。两种方法:1.通过索引获取,2.通过values切片 import pandas as pd data = pd.Series([1,5,9,10,30],index = list('abcde')) data a 1 b 5 c 9 d 10 e 30 dtype: int64 data['a'] 1 data['a':'c...
  • dataframe转换为list输入多维dataframe:df = pd.DataFrame({'a':[1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9], 'b':[3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9]})把a列的元素转换成list:# 方法1df['a'].values.tolist() # 方法2df['a'].tolist()把a列...
  • pandas主要有两个数据结构:SeriesDataFrame 维数 名称 描述 1 Series centered 带标签的一维同构数组 2 DataFrame 带标签的,大小可变的,二维异构表格 注: 同构是只能有一种类型的数据,而异构...
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  • 最好我可以想出是df = pd.DataFrame({'a':[1, 2], 'b':[3, 4]}) # see EDIT belows = pd.Series({'s1':5, 's2':6})for name in s.index:df[name] = s[name]a b s1 s20 1 3 5 61 2 4 5 6有人建议更好的语法/更快的...
  • 在用pandas进行数据处理过程中,经常会遇到dict、list、seriesdataframe之间相互转换的场景,今天特意整理了一下,以备自己后面再次遇到可以快速解决, 分享出来也方便大家 # dict、list、series、ataframe之间...
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  • {"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":5,"count":5}]},"card":[{"des":"Quick BI 是一款专为云上用户和企业量身打造的新一代自助式智能BI服务平台,其简单...
  • 目录Series常用属性和方法DataFrame数据的选择、遍历、修改常用属性与方法获取行列数据遍历 Series常用属性和方法 表格数据中的每一列或者每一行的数据结构都是Series,它可以看成是一维的表格数据。它可以属于...
  • Pandas库的引用 ...基于ndarray的扩展数据类型SeriesDataFrame 关注数据的结构表达(注重维度) 关注数据的应用表达(怎么更有效的提取这些数据以及运算) 维度:数据间关系 数据与索引间关系 序列Seri
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  • 只需要调用torch.tensor(pd.Dataframe.values)或是torch.tensor(pd.Series.values)即可 例子 import pandas as pd import numpy as np import torch def get_tensor_from_pd(dataframe_series): return torch....
  • SeriesDataFrame(pandas)和ndarray(numpy)三者相互转换 笔者从事数据分析的工作,经常会用到pandas和numpy,虽然使用了很久,但仍有部分疑惑,现抽个时间好好梳理下。 下文将从是什么(what),怎么做(how)...
  • import pandas as pd courses = {"语文": 80, "数学": 90, "英语...# Series转换为dataframe df = pd.DataFrame(data, columns=["grade"]) print(df) 结果输出: grade 语文 80 数学 90 英语 85 计算机 100 ...
  • pandas共有两种数据结构类型分别为seriesdataframe,他们的区别和联系如下:区别:series,只是一个一维数据结构,它由index和value组成。dataframe,是一个二维结构,除了拥有index和value之外,还拥有column。联系...
  • Pandas 的主要数据结构是 Series (一维数据)与 DataFrame(二维数据) # 2. Series的函数形式和参数形式 # 3. CSV文件:以纯文本的形式存储表格数据的文件(包括数字和文本) # 4. JSON(存储和交换信息的语法)...
  • SeriesDataFrame的数据取值与选择

    千次阅读 2020-12-30 09:19:25
    数据取值与选择NumPy数据取值的方法,包括取值操作(如arr[2, 1])、切片操作(如arr[:, 1:5])、掩码操作(如arr[arr...在NumPy的二维数组里,data[0]返回第一行,而在DataFrame中,data['col0']返回第一列。importnumpy...
  • 假设有两个series(dataframe也行)如下: 如何进行列拼接呢?使用pd.concat()。这个函数无论对series后者dataframe都是适用的。 pd.concat([t1,t2],axis=1) 这个是列拼接,行拼接使用axis=0。
  • 1、pandas中Series()和DataFrame()的区别与联系 区别: series,只是一个一维数据结构,它由index和value组成。 dataframe,是一个二维结构,除了拥有index和value之外,还拥有column。 联系: dataframe由多个...
  • Dict到Seriesseries = pandas.Series(dic) SeriesDataFrame(一维): data = pandas.DataFrame(series, columns = ['content']) ...data = pandas.DataFrame([series.index, series.values]...
  • 提取码:zlys #%% print("hello jupyterNotebook") #%% md # 一、Series操作 ...导入pandas模块,并约定模块简称为pd ...Pandas 的数据结构:Pandas 主要有 Series(一维数组), DataFrame(二维
  • 使用给出的电影数据分别创建一个SeriesDataFrame数据,其中Series需使用电影票房信息(y)作为行索引,DataFrame使用默认的index作为行索引2.用三中方法遍历获取所有电影的票房信息。3.获取最高票房信息。1.首先将...
  • 1. Series ⽤列表⽣成 Series时,Pandas 默认⾃动⽣成整数索引,也可以指定索引。 l = [0,1,7,9,np.NAN,None,1024,512] # ⽆论是numpy中的NAN还是Python中的None在pandas中都以缺失数据NaN对待 s1 = pd.Series(data ...
  • data = pd.Series(courses) # reset方法以重置已编辑的字符串 df = data.reset_index() df.columns = ["course", "grade"] print(df) 结果输出: course grade 0 语文 80 1 数学 90 2 ...
  • 您可以使用带格式字符串的to_datetime()来提取日期:date = pd.to_datetime(df.Start_Time, format='%Y, %m, %d').dt.date也可以修改在位日期:^{pr2}$或者,您可以在读取csv时将其转换为日期:to_date = lambda x: ...

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