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问题内容： 我正在尝试将Pandas DF转换为Spark one。DF头： 码： 我得到一个错误： 问题答案： 您需要确保您的pandas dataframe列适合spark推断的类型。如果您的熊猫数据框列出类似以下内容： 而且您遇到该错误，请尝试： 现在，确保实际上是您希望这些列成为的类型。基本上，当底层Java代码尝试从python中的对象推断类型时，它会使用一些观察值并做出猜测，如果该猜测

问题内容： 我有一个具有此类数据的数据框（列过多）： 列看起来像这样： 我想像这样将列中的所有值转换为整数： 我通过以下方法解决了这一问题： 现在，我的数据框中有两列-旧列和新列，需要删除旧列。 那是不好的做法。它是可行的，但是在我的数据框中有很多列，我不想手动进行。 pythonic如何巧妙地实现呢？ 问题答案： 首先，要将“分类”列转换为其数字代码，可以使用以下命令更轻松地做到这一点。 此外，

问题内容： 我有如下的Python字典： 键是Unicode日期，值是整数。我想通过将日期及其对应的值作为两个单独的列将其转换为pandas数据框。示例：col1：日期col2：DateValue（日期仍为Unicode，日期值仍为整数） . 对此方向的任何帮助将不胜感激。我找不到有关熊猫文档的资源来帮助我。 我知道一种解决方案可能是将此dict中的每个键值对转换为dict，以便整个结构成为dic

问题内容： 我试图将输出转换为熊猫数据框，但我很努力。我有这个清单 我想创建一个具有3列和3行的熊猫数据框。我尝试使用 但它似乎对我不起作用。任何帮助，将不胜感激。 问题答案： 您需要转换为然后：

问题内容： 我对知道如何将熊猫数据框转换为NumPy数组感兴趣。 数据框： 给 我想将其转换为NumPy数组，如下所示： 我怎样才能做到这一点？ 作为奖励，是否可以像这样保留dtype？ 或类似的？ 问题答案： 要将pandas数据框（df）转换为numpy ndarray，请使用以下代码：

问题内容： 我需要将列表转换为一列熊猫数据框 当前列表（len = 3）： 所需的熊猫DF（形状= 3，）： 请注意，这些数字代表上述“必需熊猫” DF中的索引。 问题答案： 采用： 谢谢DYZ：

问题内容： 我对熊猫有些陌生。我有一个熊猫数据框，它是1行乘23列。 我想将其转换为系列吗？我想知道最pythonic的方法是什么？ 我试过了，但是抱怨。它不够聪明，无法意识到它仍然是数学上的“向量”。 谢谢！ 问题答案： 它不够聪明，无法意识到它仍然是数学上的“向量”。 可以说它足够聪明，可以识别尺寸差异。:-) 我认为您可以做的最简单的事情是使用位置选择该行，这将为您提供一个Series，其列

问题内容： 我正在从一列存储为JSON的数据库（超过5万行）中读取数据。我想将其提取到pandas数据框中。下面的代码片段可以正常工作，但是效率很低，并且在对整个数据库运行时会花费很多时间。请注意，并非所有项目都具有相同的属性，并且JSON具有一些嵌套的属性。 我怎样才能使它更快？ 问题答案： json_normalize接受一个已经处理过的json字符串或一系列这样的字符串。 设定