[Python-Lernteil 3] Konvertieren Sie Pandas DataFrame, Series und Standard List ineinander

Am Anfang

Arbeitsumgebung

Referenzseite

Eigentlich versuchen

Konvertieren von Liste zu Datenrahmen, Serie

list→series

#Pandas importieren und in pd umbenennen
import pandas as pd
#Ansicht aus Liste der Standardbibliotheken erstellen
l_1d = [0, 1, 2]
l_1d

#[0, 1, 2]
#Geben Sie als Nächstes "Liste in Serie konvertieren" ein
s = pd.Series(l_1d)
s

#0    0
#1    1
#2    2
#dtype: int64
#Wenn nichts angegeben ist, wird der Index automatisch aus 0 ermittelt
#Konvertieren Sie als Nächstes von der Liste in den Serientyp, während Sie den Index angeben
s = pd.Series(l_1d, index=['row1', 'row2', 'row3'])
s

#row1    0
#row2    1
#row3    2
#dtype: int64
#Sie können auch bis zu einem Index gleichzeitig angeben
#Es hat nichts mit diesem Artikel zu tun, kann aber für andere Zwecke verwendet werden
s = pd.Series({"row1":0,"row2":1,"row3":2})
s

#row1    0
#row2    1
#row3    2
#dtype: int64

list→dataframe

#Bereiten Sie ein zweidimensionales Array für die Konvertierung in einen Datenrahmen vor
l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

df = pd.DataFrame(l_2d)
df

#	1	2
#0	0	1	2
#1	3	4	5
#index,Es ist auch möglich, einen Datenrahmen zu erstellen, indem beide Spalten angegeben werden
df = pd.DataFrame(l_2d,
                  index=['row1', 'row2'],
                  columns=['col1', 'col2', 'col3'])
df

#	col1	col2	col3
#row1	0	1	2
#row2	3	4	5
#Index sofort,Sie können auch bis zu einer Spalte angeben
#Es hat nichts mit diesem Artikel zu tun, kann aber für andere Zwecke verwendet werden
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]],["row1","row2"],["col1","col2","col3"])
df

#	col1	col2	col3
#row1	1	2	3
#row2	4	5	6

Von Serie in Liste konvertieren

series→list

#Erstellen Sie zunächst eine Serie
s = pd.Series([0, 1, 2])
print(s)

# 0    0
# 1    1
# 2    2
# dtype: int64
#Ruft nur den Wert der Serie als Listentyp ab
l_1d = s.values.tolist()
print(l_1d)

#[0, 1, 2]

Vom Datenrahmen in Liste, Serie konvertieren

dataframe→list

#Datenrahmen erstellen
df = pd.DataFrame([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
print(df)

#   0  1  2
#0  0  1  2
#1  3  4  5
#Ruft nur den Wert des Datenrahmens als Listentyp ab
#Index und Spalten werden ignoriert
l_2d = df.values.tolist()
print(l_2d)

#[[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
#Wenn Sie den Datenrahmen als Listentyp erhalten, wird er zu einem zweidimensionalen Array.
#So konvertieren Sie 2D in 1D Array
#Es spielt keine Rolle, aber wenn ja, werde ich es vielleicht eines Tages benutzen?

#Ich werde numpy verwenden, damit ich es importieren kann
import numpy as np
#In der Standardbibliothek vom Listentyp zum Array-Typ konvertieren
#Beide sind Arrays
arr_list = np.array(l_2d)
arr_list.flatten().tolist()

#[0, 1, 2, 3, 4, 5]

dataframe→series

#Erstellen Sie einen Datenrahmen
df = pd.DataFrame([[0, 1, 2], [3, 4, 5]],["row1","row2"],["col1","col2","col3"])
print(df)

#      col1  col2  col3
#row1     0     1     2
#row2     3     4     5
#Spalte als Serie abrufen
df_toSer = df["col1"]
df_toSer

#row1    0
#row2    3
#Name: col1, dtype: int64
#Index als Serie abrufen
df_toSer2 = df.iloc[0]
df_toSer2

#col1    0
#col2    1
#col3    2
#Name: row1, dtype: int64

Am Ende

Dies ist die Seite, auf die ich mich dieses Mal bezog.

Recommended Posts

[Python-Lernteil 3] Konvertieren Sie Pandas DataFrame, Series und Standard List ineinander
[Python] Liste in Pandas konvertieren [Pandas]
[Python] Konvertieren Sie Allzweckcontainer und Klasse ineinander
[Python] Was ist Pandas Series und DataFrame?
Grundlegende Bedienung von Python Pandas Series und Dataframe (1)
Python-Anwendung: Pandas Teil 2: Serie
Konvertieren Sie mit Python für .NET von Pandas DataFrame in System.Data.DataTable
Um zwischen Standard-Python, Numpy, Pandas hin und her zu gehen ①
[Python] Verwendung der Pandas-Serie
Python> Liste> Doppelte Liste in einfache Liste konvertieren
[Python] So fügen Sie einer Tabelle Zeilen und Spalten hinzu (pandas DataFrame)
[Python] So konvertieren Sie eine zweidimensionale Liste in eine eindimensionale Liste
Versuchen Sie, Breiten- / Längen- und Weltkoordinaten mit Python ineinander umzuwandeln
Anwendung von Python: Pandas Teil 4: Verketten und Kombinieren von DataFrames
[Python] Fügen Sie Pandas DataFrame insgesamt Zeilen hinzu
Lesen Sie die CSV-Datei mit Python und konvertieren Sie sie unverändert in DataFrame
Hinzufügen von Serien zur Spalte in Python-Pandas
Python-Lernnotiz für maschinelles Lernen von Chainer Kapitel 11 und 12 Einführung in Pandas Matplotlib
[Python] Erstellen Sie eine Tabelle von Pandas DataFrame zu Postgres
Liste des zu verschiebenden und zu merkenden Python-Codes
Konvertieren Sie die Zeichenfolge mit Python in ein zeichenweises Listenformat
Pandas Serie Teil 1
Konvertieren Sie Datum und Uhrzeit in Zeitzonen in Unixtime in Python2.7
[Python] Konvertieren Sie Dezimalzahlen in Binär-, Oktal- und Hexadezimalzahlen
Mayungos Python-Lernhinweis: Liste der Geschichten und Links
Konvertieren Sie durch Kommas getrennte numerische Zeichenfolgen in Zahlen in Pandas DataFrame
So konvertieren Sie eine JSON-Datei mit Python Pandas in eine CSV-Datei
[Python] So sortieren Sie Diktate in Listen und Instanzen in Listen
Einführung in Python numpy pandas matplotlib (für ~ B3 ~ part2)
[Python] Verwenden Sie DataFrame, um beliebige Variablen und Arrays zusammen zu kennzeichnen und in csv [pandas] zu speichern.
Konvertieren Sie 202003 bis 2020-03 mit Pandas
Python-Anwendung: Pandas # 3: Dataframe
[Einführung in cx_Oracle] (Teil 6) Zuordnung von DB- und Python-Datentypen
Wie man Youtube in MP3 konvertiert und es super sicher herunterlädt [Python]
Zeichnen Sie Zeitreihendaten in Python mit Pandas und Matplotlib
Maschinelles Lernen mit Nogisaka 46 und Keyakizaka 46 Teil 1 Einführung
Konvertieren Sie Videos mit ffmpeg + python + opencv in Schwarzweiß
[Python] Zufällige Datenextraktion / -kombination aus DataFrame mit Random und Pandas
Gehen Sie zur Sprache, um Teil 8 zu sehen und sich daran zu erinnern. Rufen Sie die GO-Sprache von Python aus auf
[Python] Verwenden Sie DataFrame, um beliebige Variablen und Arrays zusammen zu kennzeichnen und in csv [pandas] Re-UP zu speichern