In [1]: arrays = [ ...: ["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"], ...: ["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"], ...: ] ...: In [2]: tuples = list(zip(*arrays)) In [3]: tuples Out[3]: [('bar', 'one'...
def process_elements(x): if isinstance(x, list): return sum(x) # 对列表求和 elif isinstance(x, tuple): return x[0] * x[1] # 对元组中的元素进行乘法运算 # 使用apply函数将自定义函数应用到列'B' df['B'] = df['B'].apply(process_elements) print(df) 在这个示例中,我们首先创建了一...
现在我们使用元组列表(list of tuples)来创建一个DataFrame: # Creating DataFrame using list of tuples. data = [('Vijay', 23),( 'Sundar', 45), ('Satyam', 46), ('Indira',52)] # Create dataframe df = pd.DataFrame(data, columns=['Name','Age']) # Print dataframe header df.head() ...
在Python的Pandas库中,数据框(DataFrame)是一个二维标签化的数据结构,它允许我们以列名和行索引的方式来存储和操作数据。对于遍历DataFrame,Pandas提供了三种不同的方法:iterrows、itertuples和iteritems。每种方法都有其特定的用途和性能特点。以下是这三种方法的详细解释和比较。1. iterrows() 方法iterrows()方法用于...
Series.sparse.to_coo()用于将由MultiIndex索引的具有稀疏值的Series转换为scipy.sparse.coo_matrix。 该方法需要具有两个或更多级别的MultiIndex。 代码语言:javascript 复制 In [44]: s = pd.Series([3.0, np.nan, 1.0, 3.0, np.nan, np.nan]) In [45]: s.index = pd.MultiIndex.from_tuples( .....
# tuples: list / sequence of tuple-likes Each tuple is the index of one row/column. 1. 2. 2. 通过from_product 笛卡尔乘积---可能很多时候并不需要用笛卡儿积的所有结果作为索引。 L1 = ['A','B'] L2 = ['a','b'] pd.MultiIndex.from_product([L1,L2],names=('Upper', 'Lower')) ...
Use the zip() function to get a zip object of tuples with the values of the two columns. Convert the zip object to a list. Add the result as a DataFrame column. main.py import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'first_name': ['Alice', 'Bobby', 'Carl'], 'salary': [175.1, ...
指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作为分隔符使用,等效于设定sep=’\s+’。如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。 5、header: int or list of ints, default ‘infer’ 指定行数用来作为列名,数据开始行数。如果文件中没有列名,则默认为0,否则设置为None。如果明确设定header=0 就会...
# Quick examples to convert series to list # Example 1: Convert pandas Series to List data = {'Courses' :"pandas", 'Fees' : 20000, 'Duration' : "30days"} s = pd.Series(data) listObj = s.tolist() # Example 2: Convert the Course column of the DataFrame ...
Categoricals import numpy as np import pandas as pd Object creation 通过传入a list of values创造一个series,使用默认整数index s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) s 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 8.0 dtype: float64 通过传入一个array,使用datetime index和label columns创建...