我有一个列表的字典(等长),我想把它转换成一个数据帧,这样字典中的每个键代表数据帧中的一列(或一系列),并且对应于每个键的值列表被转换成数据帧中的单个记录专栏。
假设词典的内容是:
sample_dict = {'col1':['abc','def pqr','w xyz'],'col2':['1a2b','lmno','qr st']}
我希望dataframe的内容是:
col1 col2
--- ---
0 abc 1a2b
1 def pqr lmno
2 w xyz qr st
我尝试通过首先将字典转换为数据帧,然后对数据帧进行转置来解决这个问题。
import pandas as pd
sample_dict = {'col1':['abc','def pqr','w xyz'],'col2':['1a2b','lmno','qr st']}
sample_df = pd.DataFrame(list(sample_dict.items()))
sample_df.transpose()
这给出了以下输出:
0 1
--- ---
0 col2 col1
1 [1a2b, lmno, qr st] [abc, def pqr, w xyz]
我不知道如何进一步进行。
简单:
import pandas as pd
sample_dict = {'col1':['abc','def pqr','w xyz'],'col2':['1a2b','lmno','qr st']}
sample_df = pd.DataFrame(sample_dict)
print (sample_df)
输出:
col1 col2
0 abc 1a2b
1 def pqr lmno
2 w xyz qr st
我正在查询一个API并从中提取我需要的数据。然后我想把它转换成熊猫数据帧,但不确定最好的方法是什么。我有一些有用但很复杂的东西。下面的示例数据是一个字典,但它实际上来自一个API,但它能够理解这一点。
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?
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
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
在Python3下,我有一个dict,格式如下: 我想使用dict键作为列将其转换为数据帧: 但是,当我尝试以下命令时,我有一个ValueError: