Au début

Je veux convertir les DataFrame, les séries et les listes standard utilisées dans les pandas les uns aux autres. --Lorsque vous utilisez des données traitées par des pandas dans d'autres bibliothèques, il se peut qu'elles ne prennent en charge que la liste, alors ne vous inquiétez pas.

Environnement de travail

OS：macOS Catalina ver10.15.6
Éditeur de code: jupyter lab --Langue: python3

Site de référence

Essayez en fait

--Convertir de liste en dataframe, série --Convertir de série en liste --Convertir de la trame de données en liste, série

Convertir de liste en dataframe, série

list→series

#Importez des pandas et renommez-les en pd
import pandas as pd
#Vue depuis Créer une liste de bibliothèques standard
l_1d = [0, 1, 2]
l_1d

#[0, 1, 2]

#Ensuite, tapez la liste de conversion en série
s = pd.Series(l_1d)
s

#0    0
#1    1
#2    2
#dtype: int64
#Si rien n'est spécifié, l'index est automatiquement déterminé à partir de 0

#Ensuite, convertissez du type liste en série en spécifiant l'index
s = pd.Series(l_1d, index=['row1', 'row2', 'row3'])
s

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

#Vous pouvez également spécifier jusqu'à index à la fois
#Cela n'a rien à voir avec cet article, mais il peut être utilisé à d'autres fins
s = pd.Series({"row1":0,"row2":1,"row3":2})
s

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

list→dataframe

#Préparer un tableau à deux dimensions pour la conversion en un bloc de données
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,Il est également possible de créer un dataframe en spécifiant les deux colonnes
df = pd.DataFrame(l_2d,
                  index=['row1', 'row2'],
                  columns=['col1', 'col2', 'col3'])
df

#	col1	col2	col3
#row1	0	1	2
#row2	3	4	5

#Indexer à la fois,Vous pouvez également spécifier jusqu'à colonne
#Cela n'a rien à voir avec cet article, mais il peut être utilisé à d'autres fins
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

Convertir de série en liste

series→list

#Commencez par créer une série
s = pd.Series([0, 1, 2])
print(s)

# 0    0
# 1    1
# 2    2
# dtype: int64

#Obtenir uniquement la valeur de la série en tant que type de liste
l_1d = s.values.tolist()
print(l_1d)

#[0, 1, 2]

Convertir de la trame de données en liste, série

dataframe→list

#Créer un dataframe
df = pd.DataFrame([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
print(df)

#   0  1  2
#0  0  1  2
#1  3  4  5

#Obtenir uniquement la valeur de dataframe en tant que type de liste
#l'index et les colonnes sont ignorés
l_2d = df.values.tolist()
print(l_2d)

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

#Si vous obtenez le dataframe comme type de liste, il devient un tableau à deux dimensions.
#Comment convertir un tableau 2D en 1D
#Ce n'est pas grave, mais s'il y en a, je vais peut-être l'utiliser un jour?

#J'utiliserai numpy donc je vais l'importer
import numpy as np
#Convertir du type liste en type tableau dans la bibliothèque standard
#Les deux sont des tableaux
arr_list = np.array(l_2d)
arr_list.flatten().tolist()

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

dataframe→series

#Créer un dataframe
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

#Obtenir la colonne sous forme de série
df_toSer = df["col1"]
df_toSer

#row1    0
#row2    3
#Name: col1, dtype: int64

#Obtenir l'index sous forme de série
df_toSer2 = df.iloc[0]
df_toSer2

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

À la fin

C'est le site auquel j'ai fait référence cette fois.

[Formation Python partie 3] Convertissez les pandas DataFrame, Series et Standard List entre eux