Pandas中把dataframe转成array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

在做数据挖掘的时候,想改一个DataFrame的column名称,所以就查了一下,总结如下: 数据如下: >>>import pandas as pd >>>a = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9]}) >>> a A B C 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 方法一:暴力方法 >>>a.columns = ['a','b','c'] >>

使用 pd.Series把dataframe转成Series ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date']) 使用astype改变列中的值的类型,注意前面要有np df['列名'] = df['列名'].astype(np.int64) 以上这篇pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法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. 您可能感兴趣的文章: python panda

实例如下所示: import numpy as np import pandas as pd data = {'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen', 'Hangzhou', 'Chongqing'], 'year': [2016,2016,2015,2017,2016, 2016], 'population': [2100, 2300, 1000, 700, 500, 500]} frame = pd.DataFrame(

今天业务上碰到用pandas处理一个大文件的内存不够问题,需要做concat 合并多个文件,每个文件数据在1.4亿行左右.当时第一反应是把dataframe分割成多块小文件处理,后面发现即使pandas内存问题解决了,用pickle做保存数据时也会提升内存不够的报错,后来把dataframe对象转化成string,发现内存占用减少了近一半. 所以打算用先转成string再dump到离线文件里,官网文档上只有to_string的说明,而从string转dataframe却没有提供直接的函数. 其实

使用 df=df.values, 可以把Pandas中的dataframe转成numpy中的array 以上这篇Pandas中把dataframe转成array的方法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. 您可能感兴趣的文章: pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法 pandas string转dataframe的方法 pandas.DataFrame 根据条件新建列并赋值的方法 python pandas中DataFram

折线图是数据分析的一种手段,但是有时候我们也需要柱状图进行不同数据的可视化量化对比.使用pandas的DataFrame方法进行柱状图的绘制也是比较方便的. 把之前的折线图绘制代码修改一下如下: from pandas import Series,DataFrame from numpy.random import randn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = DataFrame(abs(randn(10,5)),co

目录 前言 方法一:df[columns] 方法二:df.loc[]:用 label (行名或列名)做索引. 方法三:df.iloc[]: i 表示 integer,用 integer location(行或列的整数位置,从0开始)做索引. 补充:提取所有列名中包含“线索”.“浏览”字段的列 参考: 总结 前言 在处理表格型数据时,一行数据是一个 sample,列就是待提取的特征.怎么选取其中的一些列呢?本文分享一些方法. 使用如下的数据作为例子: import pandas as pd dat

数据类型转换: 今天遇到一个问题,就是DataFrame类型的数据里是str型的数字,想把数字转换为int 或float:百度没有发现好的,也可能输入的关键字不对,找不到: DataFrame.info()之后发现数据全是object 之前有一个方法就是: 先traindata=np.array(traindata,dtype=np.float)之后在 traindata=pd.DataFrame(traindata)转换 但看着很繁琐,突发奇想,试到了下面的方法,一句就搞定得意得意 train

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'],

如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格

数据去重可以使用duplicated()和drop_duplicates()两个方法. DataFrame.duplicated(subset = None,keep ='first' )返回boolean Series表示重复行 参数:  subset:列标签或标签序列,可选 仅考虑用于标识重复项的某些列,默认情况下使用所有列 keep:{'first','last',False},默认'first' first:标记重复,True除了第一次出现. last:标记重复,True除了最后一次出现

一.简介 pandas中的ExcelFile()和ExcelWriter(),是pandas中对excel表格文件进行读写相关操作非常方便快捷的类,尤其是在对含有多个sheet的excel文件进行操控时非常方便,本文就将针对这两个类的使用方法展开介绍: 二.ExcelFile() 在使用ExcelFile()时需要传入目标excel文件所在路径及文件名称,下面是示例: import pandas as pd demo_excel = pd.ExcelFile(r'D:\demo.xlsx') 查