print(list_columns) 方法三:使用itertuples()或iterrows()方法如果你需要更多的灵活性,可以使用itertuples()或iterrows()方法逐行迭代DataFrame,并手动将数据转换为列表。例如: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) list_column = [row.A for index, row...
column, value[, …])在特殊地点插入行DataFrame.iter()Iterate over infor axisDataFrame.iteritems()返回列名和序列的迭代器DataFrame.iterrows()返回索引和序列的迭代器DataFrame.itertuples([index, name])Iterate over DataFrame rows
Stack是对DF进行转换,将列转换为新的内部的index。 上面我们将列A,B转成了index。 unstack是stack的反向操作,是将最内层的index转换为对应的列。 举个具体的例子: In[8]: tuples =list(zip(*[['bar','bar','baz','baz', ...:'foo','foo','qux','qux'], ...: ['one','two','one','two...
from_tuples([ ...: ('A', 'cat', 'long'), ('B', 'cat', 'long'), ...: ('A', 'dog', 'short'), ('B', 'dog', 'short')], ...: names=['exp', 'animal', 'hair_length'] ...: ) ...: In [24]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), columns=columns)...
Pandas高级教程之:Dataframe的重排和旋转 目录 简介 使用Pivot 使用Stack 使用melt 使用Pivot tables 使用crosstab get_dummies 简介 使用Pandas的pivot方法可以将DF进行旋转变换,本文将会详细讲解pivot的秘密。 使用Pivot pivot用来重组DF,使用指定的index,columns和values来对现有的DF进行重构。
<class 'list'> --- # 将DataFrame转成元组 import pandas as pd df=pd.read_excel('电脑配件销售记录.xlsx') #print(df.head()) df1=df[['产品名称','销售员','数量']] #print(df1) t=[tuple (x) for x in df1.values] for item in t: print(item) #print(df1.values) ('无线网卡',...
接受类型:{int, float, str, datetime, list, tuple, 1-d array, Series, DataFrame/dict-like( 0.18.1版本一下不支持)} 该参数指定了要转换为datetime的对象。如果提供的是Dataframe,则该类型至少需要以下列:“年”、“月”、“日”,才能转化为datetime。
In [9]: index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) In [10]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=['A', 'B']) In [11]: df2 = df[:4] In [12]: df2 Out[12]: ...
DataFrame.iterrows()返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name])Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as first element of the tuple. DataFrame.lookup(row_labels, col_labels)Label-based “fancy indexing” function for DataFrame. ...