kode python

Konversi daftar 1d ke kerangka data python

Dengan meneruskan objek tipe daftar ke argumen pertama dari setiap konstruktor l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 0 dan l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 1, l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 5 dan l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 6 dihasilkan berdasarkan daftar

Contoh menghasilkan l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 _6 dari daftar satu dimensi adalah sebagai berikut. Anda juga dapat menentukan label dengan parameter l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 5

import pandas as pd l_1d = [0, 1, 2] s = pd.Series(l_1d) print(s) # 0 0 # 1 1 # 2 2 # dtype: int64 s = pd.Series(l_1d, index=['row1', 'row2', 'row3']) print(s) # row1 0 # row2 1 # row3 2 # dtype: int64 _

sumber.

Contoh pembangkitan l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 _5 dari daftar dua dimensi (daftar daftar) adalah sebagai berikut. Anda juga dapat menentukan nama baris dengan parameter l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 5 dan nama kolom dengan parameterl_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 8

l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5

sumber.

Setelah menghasilkan l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 _5 dan l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 6, Anda dapat mengatur dan mengubah nama baris dan kolom dengan memperbarui atribut l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 5 dan ________0______8

panda. Ganti nama kolom/indeks nama (label) dari DataFrame

Untuk daftar yang berisi data dan label (nama baris/kolom)

Inilah cara menghasilkan l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 _6 dari daftar pasangan label dan nilai

Pecah menjadi daftar label dan daftar nilai dan teruskan ke l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 1. Untuk detail pemrosesan menggunakan print(df_index_set.dtypes) # val1 int64 # val2 float64 # dtype: object _5 dan print(df_index_set.dtypes) # val1 int64 # val2 float64 # dtype: object 6, lihat artikel berikut

Transpose daftar 2D dengan Python (tukar baris dan kolom)

l_1d_index = [['Alice', 0], ['Bob', 1], ['Charlie', 2]] index, value = zip(*l_1d_index) print(index) # ('Alice', 'Bob', 'Charlie') print(value) # (0, 1, 2) s_index = pd.Series(value, index=index) print(s_index) # Alice 0 # Bob 1 # Charlie 2 # dtype: int64

sumber.

Berikut cara membuat l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 _5 dari daftar label dan beberapa nilai

Daftar dapat diuraikan seperti pada contoh l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 6 di atas, tetapi lebih mudah untuk mengatur l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 5 dengan metode l_2d_index_columns = [['name', 'val1', 'val2'], ['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index_columns = pd.DataFrame(l_2d_index_columns[1:], columns=l_2d_index_columns[0]) print(df_index_columns) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_columns_set = df_index_columns.set_index('name') print(df_index_columns_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 0 setelah membaca seluruh daftar

panda. Tetapkan kolom yang ada ke indeks DataFrame dengan set_index()

l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2

sumber.

Jika tipe data l_2d_index_columns = [['name', 'val1', 'val2'], ['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index_columns = pd.DataFrame(l_2d_index_columns[1:], columns=l_2d_index_columns[0]) print(df_index_columns) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_columns_set = df_index_columns.set_index('name') print(df_index_columns_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 _1 berbeda untuk setiap kolom seperti dalam contoh ini, optimal l_2d_index_columns = [['name', 'val1', 'val2'], ['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index_columns = pd.DataFrame(l_2d_index_columns[1:], columns=l_2d_index_columns[0]) print(df_index_columns) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_columns_set = df_index_columns.set_index('name') print(df_index_columns_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 1 untuk setiap kolom dipilih secara otomatis

panda. Cast DataFrame ke dtype tertentu dengan astype()

print(df_index_set.dtypes) # val1 int64 # val2 float64 # dtype: object

sumber.

Jika daftar asli juga berisi nama kolom, tentukan baris pertama sebagai l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 8 dan baris kedua dan selanjutnya sebagai argumen pertama

l_2d_index_columns = [['name', 'val1', 'val2'], ['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index_columns = pd.DataFrame(l_2d_index_columns[1:], columns=l_2d_index_columns[0]) print(df_index_columns) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_columns_set = df_index_columns.set_index('name') print(df_index_columns_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2

sumber.

Ubah l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 _5, l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 6 menjadi l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 7

Mengkonversi data ke l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 _7

Karena tidak ada metode untuk mengonversi l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 _5, l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 6 langsung ke l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 7, pertama-tama dapatkan array NumPy s = pd.Series([0, 1, 2]) print(s) # 0 0 # 1 1 # 2 2 # dtype: int64 l_1d = s.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2] 1 dengan atribut s = pd.Series([0, 1, 2]) print(s) # 0 0 # 1 1 # 2 2 # dtype: int64 l_1d = s.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2] 2, lalu gunakan metode s = pd.Series([0, 1, 2]) print(s) # 0 0 # 1 1 # 2 2 # dtype: int64 l_1d = s.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2] 3 untuk mengonversi ke l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 7

Mengkonversi panda. DataFrame, Seri dan numpy. ndarray satu sama lain
Mengkonversi numpy. ndarray dan daftar satu sama lain

s = pd.Series([0, 1, 2]) print(s) # 0 0 # 1 1 # 2 2 # dtype: int64 l_1d = s.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2]

sumber.

df = pd.DataFrame([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 l_2d = df.values.tolist() print(l_2d) # [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

sumber.

Atribut s = pd.Series([0, 1, 2]) print(s) # 0 0 # 1 1 # 2 2 # dtype: int64 l_1d = s.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2] _2 tidak menyertakan label (nama baris/kolom)

s_index = pd.Series([0, 1, 2], index=['row1', 'row2', 'row3']) print(s_index) # row1 0 # row2 1 # row3 2 # dtype: int64 l_1d = s_index.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2]

sumber.

df_index = pd.DataFrame([[0, 1, 2], [3, 4, 5]], index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df_index) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 l_2d = df_index.values.tolist() print(l_2d) # [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]

sumber.

Konversikan data dan label (nama baris/kolom) ke l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 7

Jika Anda ingin menyimpan label sebagai data daftar, setel ulang l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 5 dengan metode s = pd.Series([0, 1, 2]) print(s) # 0 0 # 1 1 # 2 2 # dtype: int64 l_1d = s.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2] 8

sumber.

Karena tidak ada metode untuk mengatur ulang l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 _8, jika Anda ingin menyimpan nama baris dan nama kolom l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 5 sebagai data daftar, setelah menerapkan metode s = pd.Series([0, 1, 2]) print(s) # 0 0 # 1 1 # 2 2 # dtype: int64 l_1d = s.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2] 8, ubah urutannya dengan df = pd.DataFrame([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 l_2d = df.values.tolist() print(l_2d) # [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] 2, terapkan metode s = pd.Series([0, 1, 2]) print(s) # 0 0 # 1 1 # 2 2 # dtype: int64 l_1d = s.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2] 8 lagi, lalu pulihkan dengan df = pd.DataFrame([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 l_2d = df.values.tolist() print(l_2d) # [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] 2

sumber.

Ubah label (nama baris/kolom) menjadi l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 7

Jika Anda hanya ingin mengonversi label menjadi l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 7, gunakan atribut l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 5 untuk l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 6

Atribut l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 5 adalah tipe s_index = pd.Series([0, 1, 2], index=['row1', 'row2', 'row3']) print(s_index) # row1 0 # row2 1 # row3 2 # dtype: int64 l_1d = s_index.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2] 0 (tipe s_index = pd.Series([0, 1, 2], index=['row1', 'row2', 'row3']) print(s_index) # row1 0 # row2 1 # row3 2 # dtype: int64 l_1d = s_index.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2] 1 dalam kasus nomor urut default) dan memiliki metode s = pd.Series([0, 1, 2]) print(s) # 0 0 # 1 1 # 2 2 # dtype: int64 l_1d = s.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2] 3

sumber.

Demikian pula, untuk l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 _5, gunakan atribut l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 5 untuk label baris dan atribut l_2d_index = [['Alice', 0, 0.0], ['Bob', 1, 0.1], ['Charlie', 2, 0.2]] df_index = pd.DataFrame(l_2d_index, columns=['name', 'val1', 'val2']) print(df_index) # name val1 val2 # 0 Alice 0 0.0 # 1 Bob 1 0.1 # 2 Charlie 2 0.2 df_index_set = df_index.set_index('name') print(df_index_set) # val1 val2 # name # Alice 0 0.0 # Bob 1 0.1 # Charlie 2 0.2 8 untuk label kolom. Keduanya adalah tipe s_index = pd.Series([0, 1, 2], index=['row1', 'row2', 'row3']) print(s_index) # row1 0 # row2 1 # row3 2 # dtype: int64 l_1d = s_index.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2] 0

sumber.

Jenis s_index = pd.Series([0, 1, 2], index=['row1', 'row2', 'row3']) print(s_index) # row1 0 # row2 1 # row3 2 # dtype: int64 l_1d = s_index.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2] _0 dapat digunakan seperti pada s_index = pd.Series([0, 1, 2], index=['row1', 'row2', 'row3']) print(s_index) # row1 0 # row2 1 # row3 2 # dtype: int64 l_1d = s_index.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2] 8, dan elemen dapat diperoleh dengan menentukan posisi dengan s_index = pd.Series([0, 1, 2], index=['row1', 'row2', 'row3']) print(s_index) # row1 0 # row2 1 # row3 2 # dtype: int64 l_1d = s_index.values.tolist() print(l_1d) # [0, 1, 2] 9. Dalam banyak kasus, tidak perlu mengubahnya menjadi l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 7

Bagaimana cara mengonversi daftar menjadi DataFrame dengan Python?

Konversi Daftar ke DataFrame dengan Python .

2) Menggunakan daftar dengan nama indeks dan kolom. Kita dapat membuat bingkai data dengan memberi nama pada kolom dan mengindeks baris. .

3) Menggunakan fungsi zip(). .

4) Membuat dari daftar multi-dimensi. .

5) Menggunakan daftar multidimensi dengan nama kolom. .

6) Menggunakan daftar dalam kamus

Bisakah Anda membuat DataFrame dari daftar dengan Python?

DataFrame panda dapat dibuat dengan menggunakan daftar daftar , untuk melakukan ini kita perlu meneruskan daftar daftar python sebagai parameter ke panda. DataFrame() fungsi. Pandas DataFrame akan merepresentasikan data dalam format tabel, seperti baris dan kolom.

Bagaimana cara mengubah daftar menjadi baris DataFrame?

Metode 1. Menggunakan fungsi T . Di sini setiap nilai disimpan dalam satu kolom. Contoh. Python3.

Bagaimana cara mengonversi daftar menjadi DF di Pyspark?

Untuk melakukannya terlebih dahulu buat daftar data dan daftar nama kolom. Kemudian berikan data zip ini ke spark. metode createDataFrame() . Metode ini digunakan untuk membuat DataFrame.

Konversi daftar 1d ke kerangka data python

Untuk daftar yang berisi data dan label (nama baris/kolom)

Mengkonversi data ke l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 _7

Konversikan data dan label (nama baris/kolom) ke l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 7

Ubah label (nama baris/kolom) menjadi l_2d = [[0, 1, 2], [3, 4, 5]] df = pd.DataFrame(l_2d) print(df) # 0 1 2 # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 df = pd.DataFrame(l_2d, index=['row1', 'row2'], columns=['col1', 'col2', 'col3']) print(df) # col1 col2 col3 # row1 0 1 2 # row2 3 4 5 7

Bagaimana cara mengonversi daftar menjadi DataFrame dengan Python?

Bisakah Anda membuat DataFrame dari daftar dengan Python?

Bagaimana cara mengubah daftar menjadi baris DataFrame?

Bagaimana cara mengonversi daftar menjadi DF di Pyspark?

Pos Terkait

Cara menggunakan php parse http headers

Plot deret waktu bulanan dengan python

Membagi lembar excel menjadi beberapa lembar berdasarkan nilai kolom vba

Cara menggunakan python in-depth pdf

Bagaimana cara membaca database dari tabel dengan python?

Cara menggunakan random array python

Bisakah saya menjalankan php di raspberry pi?

Pisahkan file excel menjadi beberapa file per baris c#

Lulus daftar sebagai kunci kamus python

Cara install mysql di windows 7 32 bit

Toplist

Top 10 berikut ini yang bukan merupakan penetapan tujuan visi perusahaan adalah 2022

Top 10 sebuah bak air berbentuk balok dengan ukuran panjang 40 cm, lebar 30 cm, dan tinggi 35 cm 2022

Top 9 banjir bukan sekadar bencana alam paragraf 3 gagasan utama 2022

Top 10 diketahui himpunan himpunan sebagai berikut p bilangan ganjil yang kurang dari 15 2022

Top 10 penyelesaian dari persamaan 3x 2 y 9 dan 2x y 3 adalah 2022

Top 10 bagaimana cara memberi salam kepada orang tua dan guru yang benar brainly 2022

Top 10 semakin tinggi nilai toleransi semakin tinggi nilai integrasi nasional 2022

Top 10 benda kerajinan tidak boleh membahayakan pemakainya maka benda kerajinan memiliki prinsip 2022

Top 9 bagian tutup sumbat termos biasanya terbuat dari benda berjenis brainly 2022

Postingan terbaru

LIHAT SEMUA