在Python3下,我有一个dict,格式如下:
my_dict = {'col1': 1.0, 'col2':2.0, 'col3': 3.0}
我想使用dict键作为列将其转换为数据帧:
col1 col2 col3
0 1.0 2.0 3.0
但是,当我尝试以下命令时,我有一个ValueError:
df = pd.DataFrame(my_dict)
ValueError: If using all scalar values, you must pass an index
使用:
df = pd.DataFrame([my_dict])
或:
df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict, orient='index').T
或:
df = pd.DataFrame(my_dict, index=[0])
print (df)
col1 col2 col3
0 1.0 2.0 3.0
我使用熊猫数据框来清理和处理数据。但是,我需要将其转换为numpy ndarray,以便使用利用矩阵乘法。我将数据框转换为具有以下内容的列表列表: 这将返回以下结构: 然后我将其转换为如下所示的numpy数组: 然而,以下打印: 给出这个结果: 但是,我需要它们都是numpy数组。如果它不是来自熊猫数据帧,我只是转换一个硬编码列表,那么它们都是Ndarray。当列表是从数据帧生成的时,如何获取该列
我想读取ArcGIS形状文件的文件,并将其转储到数据帧中。我目前正在使用dbf包。 显然,我已经能够将文件作为一个表加载,但还不能理解如何解析它并将其转换为一个数据帧。怎么做? 这就是我所处的困境: Python将此语句作为输出返回,坦率地说,我不知道该如何处理: 编辑 我的原始示例:
我对熊猫有些陌生。我有一个熊猫数据框,是一行23列。 我想把它转换成一个系列?我想知道做这件事最像蟒蛇的方式是什么? 我试过pd。系列(我的结果),但它抱怨。它还没有聪明到意识到它仍然是数学术语中的“向量”。 谢谢!
如何将pandas数据帧(21 x 31)转换为numpy数组? 例如: 数组_1(n_1,n_2,n_3,…,n31) 数组_2(n_1,n_2,n_3,…,n31) 数组21(n_1,n_2,n_3,…,n31) 我尝试了以下代码段: .. 并得到如下结果: 问题是第二个方括号太多了。我该如何解决这个问题?
我有一个这样的字典列表: 我想把它变成一个熊猫,如下所示: 注意:列的顺序并不重要。 如何将字典列表转换为如上所示的数据帧?
我有一本这样的字典: 我只是想把它转换成一个数据帧,其中的列是,等等,然后将索引设置为当前日期和小时,我将使用该代码作为。 生成的如下所示: 我的第一步是将dict转换为数据帧,就我而言,这段代码应该可以做到这一点: 但是我得到这个错误消息:。 我真的不知道这里有什么问题?任何建议都是很好的,如果有人能够解决将指数调整为bargin的问题,那就更好了。干杯