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Pandas列表(List)转换为数据框(Dataframe

第一种:两个不同列表转换成为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a,..."b" : b}#列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3...4 8 第二种:包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...data=data.T#置之后得到想要的结果 data.rename(columns={0:'a',1:'b'},inplace=True)#注意这里0和1都不是字符串 print(data)...a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8 到此这篇关于Pandas列表(List)转换为数据框(Dataframe)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索

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在Python如何 JSON 转换为 Pandas DataFrame

JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中,我们探讨如何JSON转换为Pandas DataFrame,并介绍相关的步骤和案例。...案例研究:从公开 API 获取 JSON 数据并转换为 DataFrame让我们提供一个实际案例,演示如何使用公开的API获取JSON数据,并将其转换为Pandas DataFrame。...JSON数据转换为DataFrame:df = pd.DataFrame(data)在上述代码中,df是转换后的Pandas DataFrame对象,其中包含从API获取的JSON数据。...结论在本文中,我们讨论了如何JSON转换为Pandas DataFrame。...通过JSON转换为Pandas DataFrame,我们可以更方便地进行数据分析和处理。请记住,在进行任何操作之前,请确保你已正确导入所需的库和了解数据的结构。

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    Pandas DataFrame换为Excel的步骤 按照下面的步骤来学习如何Pandas数据框架写入Excel文件。...pip install openpyxl 复制代码 你可以在不提及任何工作表名称的情况下DataFrame写入Excel文件。下面给出了一步一步的过程。...(在我们的例子中,我们输出的excel文件命名为 "转换为excel.xlsx") # creating excel writer object writer = pd.ExcelWriter('converted-to-excel.xlsx...') 复制代码 在DataFrame上调用to_excel()函数,Excel Writer作为参数传递,将你的数据导出到已经给定名称和扩展名的Excel文件。...提示 你不仅仅局限于控制excel文件的名称,而是python数据框架导出到Excel文件中,而且在pandas包中还有很多可供定制的功能。

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    pandas

    ) # 日流量写入‘逐日流量’,位置写入‘格网中的经纬度’ writer = pd.ExcelWriter() df.to_excel(writer,...原因: writer.save()接口已经私有化,close()里面有save()会自动调用,writer.save()替换为writer.close()即可 更细致的操作: 可以添加更多的参数,比如...列中的日期转换为没有时分秒的日期 df.to_excel("dates.xlsx") 向pandas中插入数据 如果想忽略行索引插入,又不想缺失数据与添加NaN值,建议使用 df['column_name..._append(temp, ignore_index=True) pandas数据置 与矩阵相同,在 Pandas 中,我们可以使用 .transpose() 方法或 .T 属性来置 我们的DataFrame...对象,列表作为一列数据 df = pd.DataFrame(data, columns=['姓名']) df_transposed = df.T # 保存为行 # DataFrame

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