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  • 把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...

    把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列中不重复的元素转换成list:

    df['a'].drop_duplicates().values.tolist()

    输入一维dataframe:

    df = pd.DataFrame([3, 5, 6, 2, 4, 6, 7, 8, 7, 8, 9])

    转换成list[list]:

    df.values.tolist()

    把series转换为list

    Series.tolist()

    Python 将Dataframe转化为字典(dict)

    有时候我们需要Dataframe中的一列作为key,另一列作为key对应的value。比如说在已知词频画词云的时候,这个时候需要传入的数据类型是词典。

    import pandas as pd

    data = pd.DataFrame([['a',1],['b',2]], columns=['key','value'])

    dict1 = dict(zip(data['key'],data['value']))

    data

    Out[25]:

    key value

    0 a 1

    1 b 2

    输出结果:

    dict1

    Out[8]: {'a': 1, 'b': 2}

    Dataframe有自带的方法可以将Dataframe转换为字典的格式。但是,这种方法是复合的字典,每一列以dataframe的index为key而不是某一列的值,每一列的值作为字典的value,然后再将所有的列放在一个字典里面。

    data.to_dict()

    Out[10]: {'key': {0: 'a', 1: 'b'}, 'value': {0: 1, 1: 2}}

    其实我们把key列作为index,再用上面的方法也可以实现一列为字典key,另一列为value。

    dict2 = data.set_index('key').to_dict()

    在使用时需要注意的是,这种方法输出的字典也是复合的字典,有一个用做字典value的列的列名。

    dict2

    Out[24]: {'value': {'a': 1, 'b': 2}}

    到此这篇关于Pandas把dataframe或series转换成list的方法的文章就介绍到这了,更多相关Pandas把dataframe或series转换成list内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

    时间: 2020-06-12

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  • set转成list方法如下: list转成set方法如下:s = set('12342212') l = ['12342212']print s # set(['1', '3', '2', '4']) s = set(...

    set转成list方法如下: list转成set方法如下:

    s = set('12342212')                                                      l = ['12342212']

    print s    # set(['1', '3', '2', '4'])                                    s = set(l[0])

    l = list(s)                                                                          print s    # set(['1', '3', '2', '4'])

    l.sort()    # 排序                                                               m = ['11','22','33','44','11','22']

    print l    # ['1', '2', '3', '4']                                              print set(m)    # set(['11', '33', '44', '22'])

    可见set和lsit可以自由转换,在删除list中多个/海量重复元素时,可以先转换成set,然后再转回list并排序(set没有排序)。此种方法不仅方便且效率较高。

    转换成set 之后,就可以求解两个集合的 交集、并集关系了

    如下:

    AA_16_only, AA15_only 为两个 Series 对象:

    AA_16o_list =set(AA_16_only)

    AA15o_list = set(AA15_only)

    AA15_AA_16_only = AA15o_list.intersection(AA_16o_list)

    AA15_AA_16_only = pd.Series(list(AA15_AA_16_only))

    AA15_AA_16_only.to_csv('AA15_AA_16_only.csv')

    以上这篇python 集合 并集、交集 Series list set 转换的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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  • 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,可以更加清楚它们的数据表示。1、list to others# listdata = [[2000, 'Ohino', 1.5],[2001, ...

    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,可以更加清楚它们的数据表示。

    1、list to others

    # list

    data = [[2000, 'Ohino', 1.5],

    [2001, 'Ohino', 1.7],

    [2002, 'Ohino', 3.6],

    [2001, 'Nevada', 2.4],

    [2002, 'Nevada', 2.9]] # type(data) 为 list

    # list to series

    ser = Series(data, index = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'])

    # list to dataframe

    df = DataFrame(data, index = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'], columns = ['year', 'state', 'pop'])

    # list to array

    ndarray = np.array(data)

    2、ndarray to other

    # array to dataframe

    pd = DataFrame(ndarray, index = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'], columns = ['year', 'state', 'pop'])

    或者,如果需要ndarray to list ,可以

    dataArr=np.array([])

    list1=[]

    indexList=range(len(dataArr))

    random.shuffle(indexList)#random_data

    for i in range(dataArr):

    list1.append(dataArr[indexList[j]])

    通过索引和扩展来实现把ndarray 转换成 list 。

    参考:

    Yam_ List, Dict, Array, Series, DataFrame 相互转换

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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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  • 把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1 df['a'].values.tolist() # 方法2 df['a'].to...
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  • 非常详细的Series核心操作使用详解

    千次阅读 2021-03-08 11:34:05
    文章目录简介1 创建1.1 通过字典操作1.2 通过numpy数组创建1.3 通过标量创建2 数据访问2.1 通过下标访问2.2 通过索引访问2.3 通过切片访问2.4 布尔变量访问3 ...而二维库是由多个一级的series组成,它具有以下内容:
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  • # Series转换为int import pandas as pd ... index=list("abcd") ) numbers = numbers.astype(int) #字符转换 #numbers = numbers.map(int) #函数 print(numbers) 结果输出: a 1 b 2 c 3 d 4 dtype: int...
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  • 在pandas中dataframe怎么转化为字典?

    千次阅读 2020-12-23 22:55:06
    orient ='series' 与 orient = 'list' 唯一区别就是,这里的 value 是 Series数据类型,而前者为列表类型 >>> df col_1 col_2 row1 1 0.50 row2 2 0.75 >>> df.to_dict('series') {'col_1': row1 1 row2 2 Name: ...

空空如也

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