pandas 将list切分后存入DataFrame中的实例

如下所示：

#-*- coding:utf-8 -*-
import random
import pandas as pd
import numpy as np
list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,11,0,13,14,15,16,17,18,19,20]
#把list切分后存入矩阵中
matrix=[]
for j in range(0,len(list),5):
 matrix.append(list[j:j+5])
matrix=np.array(matrix)#转np.array型
matrixT=matrix.T#矩阵转置（按实际需求，如果不需要可以不转置）
df=pd.DataFrame()#建立一个空的df
for k in range(0,len(matrixT)):
 df['%s'%k]=matrixT[k]#将切分后的数据存入df中
print df
# 0 1 2 3 4
# 0 1 2 3 4 5
# 1 6 7 8 9 0
# 2 11 0 13 14 15
# 3 16 17 18 19 20

以上这篇pandas 将list切分后存入DataFrame中的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • pandas DataFrame数据转为list的方法

    首先使用np.array()函数把DataFrame转化为np.ndarray(),再利用tolist()函数把np.ndarray()转为list,示例代码如下: # -*- coding:utf-8-*- import numpy as np import pandas as pd data_x = pd.read_csv("E:/Tianchi/result/features.csv",usecols=[2,3,4])#pd.dataframe data_y = pd.read_

  • 对pandas的dataframe绘图并保存的实现方法

    对dataframe绘图并保存: ax = df.plot() fig = ax.get_figure() fig.savefig('fig.png') 可以制定列,对该列各取值作统计: label_dis = df.label.value_counts() ax = label_dis.plot(title='label distribution', kind='bar', figsize=(18, 12)) fig = ax.get_figure() fig.savefig('label_d

  • 对numpy和pandas中数组的合并和拆分详解

    合并 numpy中 numpy中可以通过concatenate,指定参数axis=0 或者 axis=1,在纵轴和横轴上合并两个数组. import numpy as np import pandas as pd arr1=np.ones((3,5)) arr1 Out[5]: array([[ 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1.]]) arr2=np.random.randn(15).reshape(

  • python pandas中DataFrame类型数据操作函数的方法

    python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后几

  • pandas中的DataFrame按指定顺序输出所有列的方法

    问题: 输出新建的DataFrame对象时,DataFrame中各列的显示顺序和DataFrame定义中的顺序不一致. 例如: import pandas as pd grades = [48,99,75,80,42,80,72,68,36,78] df = pd.DataFrame( {'ID': ["x%d" % r for r in range(10)], 'Gender' : ['F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M'],

  • pandas 将list切分后存入DataFrame中的实例

    如下所示: #-*- coding:utf-8 -*- import random import pandas as pd import numpy as np list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,11,0,13,14,15,16,17,18,19,20] #把list切分后存入矩阵中 matrix=[] for j in range(0,len(list),5): matrix.append(list[j:j+5]) matrix=np.array(matrix)#转np.ar

  • python pandas分割DataFrame中的字符串及元组的方法实现

    python pandas分割DataFrame中的字符串及元组的方法实现

    目录 1.使用str.split()方法 2.使用join()与split()方法结合 3.使用apply方法分割元组 1.使用str.split()方法 可以使用pandas 内置的 str.split() 方法实现分割字符串类型的数据,并将分割结果写入DataFrame中,以表格形式呈现. 语法: Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False) 其中,pat是字符串或正则表达式,n是一个整数数字,默认为-1.为0或-1时即为最大次数的分割.其他数

  • Python  处理 Pandas DataFrame 中的行和列

    Python  处理 Pandas DataFrame 中的行和列

    目录 处理列 处理行 前言: 数据框是一种二维数据结构,即数据以表格的方式在行和列中对齐.我们可以对行/列执行基本操作,例如选择.删除.添加和重命名.在本文中,我们使用的是nba.csv文件. 处理列 为了处理列,我们对列执行基本操作,例如选择.删除.添加和重命名. 列选择:为了在 Pandas DataFrame 中选择一列,我们可以通过列名调用它们来访问这些列. # Import pandas package import pandas as pd # 定义包含员工数据的字典 data =

  • pandas对dataFrame中某一个列的数据进行处理的方法

    背景:dataFrame的数据,想对某一个列做逻辑处理,生成新的列,或覆盖原有列的值 下面例子中的df均为pandas.DataFrame()的数据 1.增加新列,或更改某列的值 df["列名"]=值 如果值为固定的一个值,则dataFrame中该列所有值均为这个数据 2.处理某列 df["列名"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入参2),axis=1) 说明: 1.方法名为单独的方法名,可以处理传入的x数据 2.x为每一行的数据,做为方法的入参1

  • Pandas过滤dataframe中包含特定字符串的数据方法

    假如有一列全是字符串的dataframe,希望提取包含特定字符的所有数据,该如何提取呢? 因为之前尝试使用filter,发现行不通,最终找到这个行得通的方法. 举例说明: 我希望提取所有包含'Mr.'的人名 1.首先将他们进行字符串化,并得到其对应的布尔值: >>> bool = df.str.contains('Mr\.') #不要忘记正则表达式的写法,'.'在里面要用'\.'表示 >>> print('bool : \n', bool) 2.通过dataframe的

  • Pandas DataFrame中的tuple元素遍历的实现

    pandas中遍历dataframe的每一个元素 假如有一个需求场景需要遍历一个csv或excel中的每一个元素,判断这个元素是否含有某个关键字 那么可以用python的pandas库来实现. 方法一: pandas的dataframe有一个很好用的函数applymap,它可以把某个函数应用到dataframe的每一个元素上,而且比常规的for循环去遍历每个元素要快很多.如下是相关代码: import pandas as pd data = [["str","ewt"

  • 对pandas将dataframe中某列按照条件赋值的实例讲解

    在数据处理过程中,经常会出现对某列批量做某些操作,比如dataframe df要对列名为"values"做大于等于30设置为1,小于30设置为0操作,可以这样使用dataframe的apply函数来实现, 具体实现代码如下: def fun(x): if x >= 30: return 1 else: return 0 values= feature['values'].apply(lambda x: fun(x)) 具体的逻辑可以修改fun函数来实现,但是按照某些条件选择列不是

  • pandas.dataframe中根据条件获取元素所在的位置方法(索引)

    在dataframe中根据一定的条件,得到符合要求的某行元素所在的位置. 代码如下所示: df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]}, index=[10,20,30,40,50]) print(df) a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist() print(a) df如下所示,以上通过选取"BoolCol"取

  • 详解pandas.DataFrame中删除包涵特定字符串所在的行

    详解pandas.DataFrame中删除包涵特定字符串所在的行

    你在使用pandas处理DataFrame中是否遇到过如下这类问题?我们需要删除某一列所有元素中含有固定字符元素所在的行,比如下面的例子: 以上所述是小编给大家介绍的pandas.DataFrame中删除包涵特定字符串所在的行详解整合,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的.在此也非常感谢大家对我们网站的支持!

  • 如何更改 pandas dataframe 中两列的位置

    如何更改 pandas dataframe 中两列的位置: 把其中的某列移到第一列的位置. 原来的 df 是: df = pd.read_csv('I:/Papers/consumer/codeandpaper/TmallData/result01.csv') Net Upper Lower Mid Zsore Answer option More than once a day 0% 0.22% -0.12% 2 65 Once a day 0% 0.32% -0.19% 3 45 Sever

随机推荐