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_csv("E:/Tianchi/result/features.csv",usecols=[5]) train_data = np.array(data_x)#np.ndarray() train_x_list=train_data.tolist()#list print(train_x_list) print(type(train_x_list))
以上这篇pandas DataFrame数据转为list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:
- python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例
- pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法
- python pandas中DataFrame类型数据操作函数的方法
- Python遍历pandas数据方法总结
- pandas string转dataframe的方法
- pandas将DataFrame的列变成行索引的方法
相关推荐
-
Python遍历pandas数据方法总结
前言 Pandas是python的一个数据分析包,提供了大量的快速便捷处理数据的函数和方法.其中Pandas定义了Series 和 DataFrame两种数据类型,这使数据操作变得更简单.Series 是一种一维的数据结构,类似于将列表数据值与索引值相结合.DataFrame 是一种二维的数据结构,接近于电子表格或者mysql数据库的形式. 在数据分析中不可避免的涉及到对数据的遍历查询和处理,比如我们需要将dataframe两列数据两两相除,并将结果存储于一个新的列表中.本文通过该例程介绍对pa
-
pandas将DataFrame的列变成行索引的方法
pandas提供了set_index方法可以将DataFrame的列(多列)变成行索引,通过reset_index方法可以将层次化索引的级别会被转移到列里面. 1.DataFrame的set_index方法 data = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=["a","b","c"],columns=["A","B","C"])
-
pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法
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
-
python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例
在技术问答中看到一个这样的问题,感觉相对比较常见,就单开一篇文章写下来. 从纯文本格式文件 "file_in"中读取数据,格式如下: 需要输出成"file_out",格式如下: 数据的原格式是"类别:内容",以空行"\n"为分条目,转换后变成一个条目一行,按照类别顺序依次写出内容. 建议读取后,使用pandas,把数据建立称DataFrame的表格.这样方便以后处理数据.但是原格式并不是通常的表格格式,所以要先做一些简单的处理
-
pandas string转dataframe的方法
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
-
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 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_
-
Pandas DataFrame数据修改值的方法
dfmi.iloc[:,1] pandas要修改值先需要了解DataFrame的一些知识 此处参照的是pandas的官方文档 When setting values in a pandas object, care must be taken to avoid what is calledchained indexing. Here is an example. 要修改pandas--DataFrame中的值要注意避免在链式索引上得到的DataFrame的值 这里创建了一个DataFrame d
-
DataFrame 将某列数据转为数组的方法
如下所示: playerIds =salaries_2016['playerID'].tolist() data['列名'].tolist() 以上这篇DataFrame 将某列数据转为数组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: python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例 pandas修改DataFrame列名的方法 pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例 Python将DataFrame的某一列
-
使用pandas中的DataFrame数据绘制柱状图的方法
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
-
Python pandas DataFrame数据拼接方法
目录 前言 DataFrame数据拼接方法一:使用.append()方法. DataFrame数据拼接方法二:使用.concat()方法. 补充:Python同时合并多个DataFrame 总结 前言 在pandas模块中,通常我们都需要对类型为DataFrame的数据进行操作,其中最为常见的操作便是拼接了.比如我们将两个Excel表格中的数据读入,随后拼接完成后保存进一个新的Excel表格文件中.之前查找了相关的博客, 发现网络上鱼龙混杂.有些代码完全无法执行,为了提高效率,这里做一个详细地记
-
pandas DataFrame 数据选取,修改,切片的实现
在刚开始使用pandas DataFrame的时候,对于数据的选取,修改和切片经常困惑,这里总结了一些常用的操作. pandas主要提供了三种属性用来选取行/列数据: 属性名 属性 ix 根据整数索引或者行标签选取数据 iloc 根据位置的整数索引选取数据 loc 根据行标签选取数据 先初始化一个DateFrame做例子 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',
-
Pandas DataFrame数据的更改、插入新增的列和行的方法
一.更改DataFrame的某些值 1.更改DataFrame中的数据,原理是将这部分数据提取出来,重新赋值为新的数据. 2.需要注意的是,数据更改直接针对DataFrame原数据更改,操作无法撤销,如果做出更改,需要对更改条件做确认或对数据进行备份. 代码: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]], columns=['
-
详解Obejective-C中将JSON数据转为模型的方法
在我们的日常开发中需要对加载的一些本地数据例如plist.json等文件中的数据进行模型转化,而苹果也为我们提供了一种非常方便的键值转换方式KVC.然而KVC在某些情况下并不能保存数据的转换成功,比如必须保证模型的属性个数大于等于字典个数,也要必须属性名称与字典的key相同等.所以这次我们假设下属性名称与字典中的key不一致的时候转换方法. 首先我们还是先要尝试下使用KVC的方式来解决这个问题 模型如下: 复制代码 代码如下: @property (nonatomic, strong) NSSt
-
Pandas.DataFrame转置的实现 原创
简述 Motivation sometimes,换一种获取数据的方式,可以提高数据获取的速度. sometimes,由于预计爬取的数据长度不确定,只能这么先存储起来. sometimes,有个给你的数据就是这样,但是没办法很方便的使用 - 这些情况下,你可能就会需要遇到DataFrame行列转置的方法. Contribution 提供了Pandas.DataFrame的行列转置的方法 实验部分 导入包 >>> import pandas as pd 创建数据 >>> d
-
Python数据分析之 Pandas Dataframe条件筛选遍历详情
目录 一.条件筛选 二.Dataframe数据遍历 for...in...语句 iteritems()方法 iterrows()方法 itertuples()方法 一.条件筛选 查询Pandas Dataframe数据时,经常会筛选出符合条件的数据,接下来介绍一下具体的使用方式. 示例Dataframe如下: 单条件筛选,例如查询gender为woman的数据: df[df["gender"]=="woman"] # 或 df.loc[df["gender
随机推荐
- iOS中Swift指触即开集成Touch ID指纹识别功能的方法
- 微信禁止下拉查看URL的处理方法
- 详解免费开源的DotNet任务调度组件Quartz.NET(.NET组件介绍之五)
- php入门学习知识点四 PHP正则表达式基本应用
- 基于Python3 逗号代码 和 字符图网格(详谈)
- 移动端html5图片上传方法【更好的兼容安卓IOS和微信】
- 如何选择合适的MySQL存储引擎
- PHP结合Ueditor并修改图片上传路径
- 浅谈node.js中async异步编程
- 举例讲解Python中字典的合并值相加与异或对比
- C#实现写入文本文件内容的方法
- 深入理解JQuery循环绑定事件
- 将光标定位到textarea的某一行的javascript代码
- Nginx和Apache几种防盗链配置方法实例
- PHP个人网站架设连环讲(四)
- 路由器+WIC-1ADSL的配置静态和动态
- jQuery实现动态控制页面元素的方法分析
- python 对象和json互相转换方法
- java实现微信公众号扫一扫
- 对Vue.js之事件的绑定(v-on: 或者 @ )详解