下面通过几个实例来将dataframe列中的list序列转换为多列。 1、一维序列拆成多列 可以通过在列上应用Series来进行拆分。 df_score=df_data['Score'].apply(pd.Series).rename(columns={0:'English',1:'Math',2:'Chinese'}) df_score 可以看到将Score的数组,拆分成了English、Math、Chinese三个特征字段了 df...
使用apply将每个元素转换为其等效的数组：
a1=np.array(list) #list->numpy.array d1=pd.DataFrame(list) #list->DataFrame t1=torch.tensor(list) #list->torch.tensor print(f'a1:{type(a1)}\n{a1}\nd1:{type(d1)}\n{d1}\nt1:{type(t1)}\n{t1}') #各种结构转换成list l1=a1.tolist() #numpy.array->list l2=d1.values.tolis...
要获取NumPy数组，您应该使用以下values属性：In [1]: df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], ...
Pandas将列表(List)转换为数据框(Dataframe) Python中将列表转换成为数据框有两种情况:第一种是两个不同列表转换成一个数据框,第二种是一个包含不同子列表的列表转换成为数据框。 第一种:两个不同列表转换成为数据框 代码语言:javascript 复制 from pandas.core.frameimportDataFrame...
str2 = ''.join(str(i) for i in arr) 2、字符串转数组 #方法一 str_x = 'avfg' st_list = list(str_x) #使用list() #方法二 list_str = [] list_str.extend(str_x ) #方法三 list_str = [v for v in str_x]
1.DataFrame转数组 2.数组转DataFrame 代码实现: 1.DataFrame转数组 new_col=data['City'].tolist() new_col Pandas的tolist()函数用于将一个系列或数据帧中的列转换为列表。 pandas.Series.tolist() Return a list of the values. These are each a scalar type, which is a Python scalar (for str,...
s.ndim:1#由于序列是一维的,所以只返回1s.shape:(3,)s.size:3s.dtype:objects.index: Index(['ngm','hhay','nhf'],dtype='object')#可以用list()转换为列表s.values:['你干嘛''哈哈哎哟''你好烦'] 数据框DataFrame 数据框是二维的、带标签的数据结构。
Series 是一个带有 名称 和索引的一维数组,既然是数组,肯定要说到的就是数组中的元素类型,在 Series 中包含的数据类型可以是整数、浮点、字符串、Python对象等。 2.1.1 传递list对象创建一个 Series pandas会默认创建整型索引 importpandasaspd ...
数组的拷贝,默认为深拷贝。 import pandas as pd import numpy as np a = pd.Series(np.arange(1,5), index=list('abcd')) b = a.copy() c = a.copy(deep=False) a['a'] = 10 print(a) #10, 2, 3, 4 print(b) #1, 2, 3, 4 ...