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  • Python中将列表转换成为数据框有两种情况:第一种是两个不同列表转换成一个数据框,第二种是一个包含不同子列表列表转换成为数据框。 第一种:两个不同列表转换成为数据框 from pandas.core.frame import ...
  • I have a Python dataFrame with multiple columns.LogBlk Page BayFail0 0 [0, 1, 8, 9]1 16 [0, 1, 4, 5, 6...

    I have a Python dataFrame with multiple columns.

    LogBlk Page BayFail

    0 0 [0, 1, 8, 9]

    1 16 [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 12, 13, 14]

    2 32 [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 12, 13, 14]

    3 48 [0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 12, 13, 14]

    I want to find BayFails that is associated with LogBlk=0, and Page=0.

    df2 = df[ (df['Page'] == 16) & (df['LogBlk'] == 0) ]['BayFail']

    This will return [0,1,8,9]

    What I want to do is to convert this pandas.series into a list. Does anyone know how to do that?

    解决方案

    pandas.Series, has a tolist method:

    In [10]: import pandas as pd

    In [11]: s = pd.Series([0,1,8,9], name = 'BayFail')

    In [12]: s.tolist()

    Out[12]: [0L, 1L, 8L, 9L]

    Technical note: In my original answer I said that Series was a subclass of numpy.ndarray and inherited its tolist method. While that's true for Pandas version 0.12 or older, In the soon-to-be-released Pandas version 0.13, Series has been refactored to be a subclass of NDFrame. Series still has a tolist method, but it has no direct relationship to the numpy.ndarray method of the same name.

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  • 列表是一种特别的对象集合,它的元素也由下标区分,但是各元素的类型可以是任意对象,不同元素不必是同一类型,元素本身允许是其它复杂数据类型,比如列表的一个元素也可以是列表

    4.1 列表(list)

    列表是一种特别的对象集合,它的元素也由下标区分,但是各元素的类型可以是任意对象,不同元素不必是同一类型,元素本身允许是其它复杂数据类型,比如列表的一个元素也可以是列表。

    4.1.1 列表的构造

    列表构造的一般格式为
    list(name1=object1, name2=object2,…,namen=objectn)

    > Lst = list(name = "Fred", wife = "Mary", no.children = 3, child.ages = c(4,7,9))
    > Lst
    $name
    [1] "Fred"
    
    $wife
    [1] "Mary"
    
    $no.children
    [1] 3
    
    $child.ages
    [1] 4 7 9
    

    列表的访问可以通过下标([[]])或元素名称($)访问

    > Lst[[2]]
    [1] "Mary"
    > Lst[[4]][2]
    [1] 7
    > Lst$wife
    [1] "Mary"
    

    但是注意列表不同于向量,通过下标每次只能访问一个元素,Lst[[1:2]]是不允许的。
    但是,使用[ ]是可以的,但其结果本质也是列表,不是元素

    > Lst[2]
    $wife
    [1] "Mary"
    > Lst[4]
    $child.ages
    [1] 4 7 9
    > Lst[4][2]
    $<NA>
    NULL
    

    使用名字作为下标访问

    > Lst[["name"]]
    [1] "Fred"
    > Lst[["child.ages"]]
    [1] 4 7 9
    

    4.1.2 列表的修改

    而列表的修改只需要将在列表访问时赋值即可

    > Lst[[2]] = "hhhh"
    > Lst
    $name
    [1] "Fred"
    
    $wife
    [1] "hhhh"
    
    $no.children
    [1] 3
    
    $child.ages
    [1] 4 7 9
    

    4.2 数据框(data.frame)

    数据框是R 的一种数据结构,通常为矩阵形式的数据,但矩阵各列可以为不同类型的,数据框每列是一个变量,每行是一个观测(observation)。
    数据框的更一般的定义则认为其是一个特殊的列表对象,class属性为"data.frame",各列表成员必须为向量、因子、数值型矩阵、列表等,向量、因子成员为数据框提供一个变量,如果向量非数值型则会被强制转为因子,而矩阵、列表、数据框这样的成员为新数据框提供了和其列数、成员数、变量数相同个数的变量,作为数据框变量的向量、因子或矩阵必须具有相同的长度(行数)。
    然而一般还是把数据框看做一种推广了的矩阵,可以用矩阵形式显示,也可以用矩阵的下标引用方法来访问元素。

    4.2.1 数据框的生成

    可以用data.frame()函数生成,用法与list()函数相同

    > df = data.frame(
    +     Name = c("Alice", "Becka", "James", "Jeffrey", "John"),
    +     Sex = c("F", "F", "M", "M", "M"),
    +     Age = c(13, 13, 12, 13, 12),
    +     Height = c(56.5, 65.3, 57.3, 62.5, 59.0),
    +     Weight = c(84.0, 98.0, 83.0, 84.0, 99.5)
    + )
    > df
         Name Sex Age Height Weight
    1   Alice   F  13   56.5   84.0
    2   Becka   F  13   65.3   98.0
    3   James   M  12   57.3   83.0
    4 Jeffrey   M  13   62.5   84.0
    5    John   M  12   59.0   99.5
    

    如果一个list的各个成分满足数据框成分的要求,可以用as.data.frame()函数强制转为数据框。

    > Lst = list(
    +     Name=c("Alice", "Becka", "James", "Jeffrey", "John"),
    +     Sex=c("F", "F", "M", "M", "M"),
    +     Age=c(13, 13, 12, 13, 12),
    +     Height=c(56.5, 65.3, 57.3, 62.5, 59.0), Weight=c(84.0, 98.0, 83.0, 84.0, 99.5)
    + )
    > Lst
    $Name
    [1] "Alice"   "Becka"   "James"   "Jeffrey" "John"   
    
    $Sex
    [1] "F" "F" "M" "M" "M"
    
    $Age
    [1] 13 13 12 13 12
    
    $Height
    [1] 56.5 65.3 57.3 62.5 59.0
    
    $Weight
    [1] 84.0 98.0 83.0 84.0 99.5
    
    > as.data.frame(Lst)
         Name Sex Age Height Weight
    1   Alice   F  13   56.5   84.0
    2   Becka   F  13   65.3   98.0
    3   James   M  12   57.3   83.0
    4 Jeffrey   M  13   62.5   84.0
    5    John   M  12   59.0   99.5
    

    一个矩阵也可以用data.frame()转换为一个数据框,如果它原来有列名则被作为数据框的变量名,没有的话就系统自动起一个

    > X = array(1:6, c(2,3))
    > data.frame(X)
      X1 X2 X3
    1  1  3  5
    2  2  4  6
    

    4.2.2 数据框的引用

    数据框元素访问方法与矩阵相同,可以使用下标或者下标向量,也可以使用名字或名字向量

    > df[1:2, 3:5]
      Age Height Weight
    1  13   56.5     84
    2  13   65.3     98
    > df[["Height"]]
    [1] 56.5 65.3 57.3 62.5 59.0
    

    也可以按列表的方式引用

    > df$Weight
    [1] 84.0 98.0 83.0 84.0 99.5
    

    数据框的变量名由属性names定义,该属性一定非空,数据框各行也可以定义名字,可以用rownames属性定义

    > names(df)
    [1] "Name"   "Sex"    "Age"    "Height" "Weight"
    > rownames(df) = c("one", "two", "three", "four", "five")
    > df
             Name Sex Age Height Weight
    one     Alice   F  13   56.5   84.0
    two     Becka   F  13   65.3   98.0
    three   James   M  12   57.3   83.0
    four  Jeffrey   M  13   62.5   84.0
    five     John   M  12   59.0   99.5
    

    4.2.3 attach()函数

    attach()函数可以将数据框中的变量链接到R的namespace中便于变量调用,取消链接使用detach()(无参数)即可

    > attach(df)
    The following objects are masked from df (pos = 3):
    
        Age, Height, Name, Sex, Weight
    
    > r = Height/Weight
    > r 
    [1] 0.6726190 0.6663265 0.6903614 0.7440476 0.5929648
    

    4.3 列表和数据框的编辑

    R提供了edit()函数来编辑修改数据

    > xnew = edit(df)
    
    

    在这里插入图片描述将one改为onenew

    
    > xnew
              Name Sex Age Height Weight
    onenew   Alice   F  13   56.5   84.0
    two      Becka   F  13   65.3   98.0
    three    James   M  12   57.3   83.0
    four   Jeffrey   M  13   62.5   84.0
    five      John   M  12   59.0   99.5
    

    另外,edit()函数也可以用来修改其他类型的数据

    展开全文
  • 13.9 … with 2 more variables: df.residual , nobs 后面的省略了 就是生成了一个列表嵌套列表的数据 用下面的代码就可以直接转换成数据框,简单思路就是解嵌套,然后加上名字。 model_sum1dematrix (matrix...

    首先生成个例子

    library(broom)
    library(tidyverse)
    
    models <- txhousing %>% group_by(city) %>%do(mod=lm(log2(sales)~factor(month),data = .,na.action = na.exclude))
    models
    model_sum1 <- map(models $mod,~glance(.))
    model_sum1
    

    class(model_sum1)
    [1] “list”

    model_sum1
    [[1]]
    A tibble: 1 x 12
    r.squared adj.r.squared sigma statistic p.value df logLik AIC BIC deviance

    1 0.530 0.500 0.282 17.9 1.50e-23 11 -22.2 70.5 112. 13.9
    … with 2 more variables: df.residual , nobs
    后面的省略了

    就是生成了一个列表嵌套列表的数据
    用下面的代码就可以直接转换成数据框,简单思路就是解嵌套,然后加上列名字。

    model_sum1dematrix <- data.frame(matrix(unlist(model_sum1), nrow=46, byrow=T),stringsAsFactors=FALSE)
    names <- colnames(model_sum1[[1]])
    colnames(model_sum1dematrix) <- names
    model_sum1dematrix
    

    class(model_sum1dematrix)
    [1] “data.frame”

    展开全文
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