使用pandas库可以轻松地重塑每第n行的数据。下面是一个完整的答案:
在pandas中,可以使用iloc
方法来选择每第n行的数据,并使用reshape
方法来重塑数据的形状。以下是具体的步骤:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']}
df = pd.DataFrame(data)
这将创建一个包含两列的DataFrame对象,列名分别为'A'和'B'。
n = 2 # 每第n行
selected_rows = df.iloc[::n, :]
这将选择每第2行的数据,并将其存储在selected_rows
变量中。
reshaped_data = selected_rows.values.reshape(-1, 2)
这将将每第2行的数据重塑为2列的形状,并将结果存储在reshaped_data
变量中。
完整的代码如下:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']}
df = pd.DataFrame(data)
n = 2 # 每第n行
selected_rows = df.iloc[::n, :]
reshaped_data = selected_rows.values.reshape(-1, 2)
print(reshaped_data)
这将输出重塑后的数据:
[[1 'a']
[3 'c']
[5 'e']
[7 'g']
[9 'i']]
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