一、创建DataFrame 1.使用 二维列表 创建Dataframe import pandas as pd importnumpyas np data_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] #需要导入DataFrame的二维列表 data = pd.DataFrame(data_list, columns = ['one','two','three']) #columns为每一列的列名 该组数据输出如下图 2....
In [1]: dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=8) In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), ...: index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) ...: In [3]: df Out[3]: A B C D 2000-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1.212112...
DataFrame.to_json() # 将DataFrame或Series存为Json格式 df4 = pd.read_sql("select * from order_info", conn, parse_dates =["order_date"]) df4.to_json(r"F:\课程资料\Python机器学习\train_order.json",orient="split",index=False) df4.head() output: {"columns":["order_id","uid","...
从DataFrame里选择几个特定的列来组成新的df 假设,df有 col1-col20 一共20列,如果要从中选取几列组成新的df:df= [[col1,col2,col3,col4]]#注意要用双括号假设df有两种columns名称, 一个是中文的col1,一个是英文的col2 可以把col1和col2先做成字典(不能有重复的),如下: col_dict = dict(zip(col...
Dict of{column_name:formatstring}:把指定的列按照特定的格式解析为date columns:list,从表中select的列 chunksize:int,如果指定,则返回一个迭代器,chunksize表示每个chunk中包含的行数 2,to_sql() 把数据写入到数据库中的表中: DataFrame.to_sql(name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True, ...
除了pandas apply能实现case when的功能外,numpy的select方法也能搞定,而且更为通用、简洁,建议试试。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportpandasaspd # 示例数据 data={'chinese_score':[90,80,79,100,89],'math_score':[91,95,79,99,89],}df=pd.DataFrame(data)#...
# 自动转换合适的数据类型df.infer_objects() # 推断后的DataFramedf.infer_objects().dtypes 2、指定类型 # 按大体类型推定m = ['1', 2, 3]s = pd.to_numeric(s) # 转成数字pd.to_datetime(m) # 转成时间pd.to_timedelta(m) # 转成时间差pd.to_datetime(...
select name -- 不改变的列名 ,num -- 拆分后的列名 from (select name,collect_list(num) hangzhuanlie from tmp.test_11 group by name) t lateral view outer explode(hangzhuanlie) tt as num -- tt: 侧视表虚拟名(用于不变的行多重复制) ;num: 拆分后列名 ...
我有一个带有以下示例列的数据框架。 我在日期栏中有一个每日数据。我想添加一列,该列具有基于日期的特定值。 如果日期在29之前,则应在新的日期范围列中包含12/29之前的值,30之后表示应包含12/30之后的值,与其他值相同。 Date product result 12/27/2021 tv 6 ...
{"name": "Google", "likes": 25, "url": "https://www.google.com"}, {"name": "Runoob", "likes": 30, "url": "https://www.runoob.com"}, {"name": "Taobao", "likes": 35, "url": "https://www.taobao.com"} ] df = pd.DataFrame(data) # 显示前两行数据 print(df.head(...