df = pd.DataFrame(data) print('原数据df:\n',df) dlist = df.values.tolist() print('\nDataFrame转换list:\n',dlist,type(dlist)) return if __name__ == "__main__": qipan23() 执行结果 原数据df: 0 1 0 a NaT 1 b NaT 2 c 2023-11-24 3 d NaT 4 e NaT 5 f NaT DataFr...
import pandas as pd 创建一个包含字符串的DataFrame,可以使用pandas的Series数据类型: 代码语言:txt 复制 data = pd.Series(['column1,column2,column3']) 使用字符串的split方法将字符串拆分成多个列名,并创建一个新的DataFrame: 代码语言:txt 复制 df = pd.DataFrame(data.str.split(',').tolist()) 如果...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, None]} df = pd.DataFrame(data) # 提取每一行的列表并删除NaN值 for index, row in df.iterrows(): row_list = row.tolist() # 将Series转换为列...
# obj ---> 要插入列表中的对象(列名) col_name=df1.columns.tolist() # 将数据框的列名全部提取出来存放在列表里 print(col_name) col_name.insert(2,'city') # 在列索引为2的位置插入一列,列名为:city,刚插入时不会有值,整列都是NaN df1=df1.reindex(columns=col_name) # DataFrame.reindex() ...
如果需要选取多列,传给 DataFrame 一个包含列名的 list: 选择行 基于条件选择 假设我们要筛选quantity < 0的所有记录: 按多条件筛选的处理方式。假设想筛选quantity < 0并且unit price > 50的所有记录: 代码: criteria = (df['quantity'] < 0) & (df['unit price'] > 50) ...
2.2 torch.Tensor 转 list 先转numpy,后转list list = tensor.numpy().tolist() 3.1 torch.Tensor 转 numpy ndarray = tensor.numpy() *gpu上的tensor不能直接转为numpy ndarray = tensor.cpu().numpy() 3.2 numpy 转 torch.Tensor tensor = torch.from_numpy(ndarray) ...
定义转化为pandas.DataFrame的具体策略 class ToDataFrameStrategy(ConversionStrategy): def convert(self, input_data): if isinstance(input_data, list) and all(isinstance(item, dict) for item in input_data): return pd.DataFrame(input_data) if isinstance(input_data, Dataset): return input_data.to_...
df = pd.DataFrame(data) print('原数据df:\n',df) boolBuf = df[df.columns[1]].isnull() #检测缺失值 indexList = boolBuf[boolBuf == False].index.tolist() #缺失值index a = df.loc[indexList,1] b = a.dt.strftime('%Y-%m-%d') ...
df['name']# 选取一列,成一个seriesdf[['name']]# 选取一列,成为一个dataframedf[['name','gender']]#选取多列,多列名字要放在list里df[0:]#第0行及之后的行,相当于df的全部数据,注意冒号是必须的df[:2]#第2行之前的数据(不含第2行)df[0:1]#第0行df[1:3]#第1行到第2行(不含第3行)df...
Example 1 only appears to give the correct output. It actually just returns the second list unaltered. Try some other lists, in particular anything where the second list contains a True in a position that's False in the first list: Boolean logic dictates a False output at that position, bu...