将列表转换为pandas数据框
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
my_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
我想创建一个具有3列和3行的熊猫数据框。我尝试使用
df = pd.DataFrame(my_list, columns = list("abc"))
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list为numpy array然后reshape：
df = pd.DataFrame(np.array(my_list).reshape(3,3), columns = list("abc"))
print (df)
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
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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：
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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
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问题内容： 我有一个此类的对象数组 打印时，数组看起来像这样 我想将其转换为数据帧，以便我可以以更适合我的方式进行操作-进行汇总，计数，求和等。我希望这个数据框看起来像这样： 有没有一种方法可以轻松地使用numpy / pandas来实现，而无需手动处理输入数组？ 问题答案： 导致预期结果的代码： 感谢@Serbitar为我指出正确的方向。
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问题内容： 我有一个如下的Pandas DataFrame TimeReviewed是系列类型 我已经在下面尝试过，但是它仍然没有改变Series类型 如何将df.TimeReviewed更改为DateTime类型并分别拉出年，月，日，时，分，秒？我是python的新手，感谢您的帮助。 问题答案： 您不能：按定义列是。也就是说，如果使（所有元素的类型）类似日期时间，则可以通过访问器（docs）访问
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问题内容： 我在pandas数据框中的某个列的类型有问题。基本上，该列以字符串形式保存在csv文件中，我想将其用作元组，以便能够将其转换为数字列表。接下来是一个非常简单的csv： 如果使用函数“ read_csv”加载它，则会得到字符串列表。我试图转换为列表，但是得到了字符串的列表版本： 返回： 关于如何做到这一点的任何想法吗？ 谢谢。 问题答案： 您可以使用，这将给您一个元组： 如果确实需要列表