将df另存为{index - list of all value} dict格式 - 腾讯云开发者社区

思路大概是：应用工厂设计模式 1、工厂类：接受不同格式的数据，解析并处理为DataFrame格式数据 2、将DataFrame格式的数据处理成字典或列表。 ...= ParamConfigSourceFactory(filename=self.filename,sheet_name=self.sheet_name).df 33 34 def get_all_test_data_format_dict.....},1:{...}}格式数据 38 flag=1 返回 {0:[value1,value2...],1:[...]}格式数据 39 :return: 40.../测试1.xlsx",sheet_name="Sheet1") 74 print(pcs.get_all_test_data_format_dict()) 75 print(pcs.get_all_test_data_format_dict...(flag=1)) 76 print(pcs.get_all_test_data_format_list()) ?

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数据导入与预处理-第4章-数据获取python读取pdf文档

(part_all_dict_new) dfnew = df1.T dfnew1 = dfnew.reset_index() del dfnew1["index"] dfnew1.to_excel(...]) part_all_dict_new[fname] = part_all_dict[fname] # 将指定文件抽取后的数据写入 part_all_dict_new字典，...i): # 如果当前文件以doc结尾 doc_read(str(i)) # 将doc文件另存为docx fname,part_all_dict =docx_read...*",part_all_dict_new) return part_all_dict_new part_all_dict_new1 = contentExtract(filedirs) df1...= pd.DataFrame(part_all_dict_new) dfnew1 = df1.T dfnew1 = dfnew1.reset_index() del dfnew1["index"]

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python爬取7w+『赘婿』弹幕，发现弹幕比剧还精彩！

3.合并数据到excel import openpyxl outwb = openpyxl.Workbook() # 打开一个将写的文件 outws = outwb.create_sheet(index...= "index") outws.cell(row = 1 , column = 2 , value = "tvname") outws.cell(row = 1 , column = 3 , value...("弹幕数据集-李运辰.csv",encoding="gbk") df = df_all.copy() # 重置索引 df = df.reset_index(drop=True) print(df.head...['content'].count() print(data_top1) name = data_top1.index.tolist() dict_values = data_top1...6.评论内容词云 #评论内容词云 def an5(): contents = (df_all['content']).tolist() text = "".join(contents)

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Python Excel最佳实战 -- Pandas

i in df.index: # print(df['ID'][i]) # put all of the columns in to a list and parse...'] return return_list def write_excel_sheet(self, sheet_name, write_value_dict):...('') while len(column_value_list) > raw_size: column_value_list = column_value_list...(self.file_name) def add_row_values(self, sheet_name, row_value_dict, ignore_index=True):...df = pd.read_excel(self.xls, sheet_name) df = df.append(row_value_dict, ignore_index)

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自动化测试如何解析excel文件？

_2() 　　value_list = [] 　　for value in all_values: 　　value_list.append(dict(zip(sheet_title, value)...() 　　print('所有数据组成的嵌套字典的列表:\n', dict_value) 　　# 　　namedtuple_value = pe.get_list_nametuple_all_value...(e) 　　return value_list 　　def write_value(self, sheet_index, row, column, value): 　　"""写入某个单元格数据""...= self.df.index.values 　　return row_num_list 　　def get_cell_value(self, row, column): 　　"""获取某一个单元格的数据...= [] 　　for i in rows_num: 　　row_data = self.df.ix[i, table_title].to_dict() 　　values_list.append(

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Pandas把dataframe或series转换成list的方法

]}) 把a列的元素转换成list： # 方法1df['a'].values.tolist() # 方法2df['a'].tolist() 把a列中不重复的元素转换成list： df['a'].drop_duplicates...df.values.tolist() 把series转换为list Series.tolist() Python 将Dataframe转化为字典（dict）有时候我们需要Dataframe中的一列作为...1, ‘b’: 2} Dataframe有自带的方法可以将Dataframe转换为字典的格式。...data.to_dict() Out[10]: {'key': {0: 'a', 1: 'b'}, 'value': {0: 1, 1: 2}} 其实我们把key列作为index，再用上面的方法也可以实现一列为字典...dict2 = data.set_index('key').to_dict() 在使用时需要注意的是，这种方法输出的字典也是复合的字典，有一个用做字典value的列的列名。

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Python数据分析实战之技巧总结

映射 X.index = X.index.map(_dict) X1=X1.rename(columns=_dict) 2、加上区分字段 p1=list(X1.columns) X2.columns...#将dataframe数据转化为二维数组，这时候我们可以利用强大的np模块进行数值计算啦！...) #键值对 dict_1=df1.drop_duplicates(['建筑编码']).set_index("建筑编码")["建筑名称"] #字典的keys()、values()、items()方法 #...([8, 9, 10]) # 删除多列 df3=df3.dropna() # 删除带有Nan的行 df3=df3.dropna(axis = 1, how = 'all') # 删除全为Nan的列...df3=df3.dropna(axis = 1, how = 'any') # 删除带有Nan的列 df3=df3.dropna(axis = 0, how = 'all') # 删除全为Nan的行

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S1到S9，545名职业选手，有多少人折戟全球总决赛？

= [] for name in df['names']: res = name.split(' ') for i in res: list_names.append(...i) # 计数 dict = {} for key in list_names: dict[key] = dict.get(key, 0) + 1 # 排序 rank = sorted(dict.items...用起来还不错，缺点就是对数据格式要求过高。 ? http://hanabi.data-viz.cn/index(复制到浏览器打开) 本次主要使用它的条形图以及动态条形图。 ?...# 历年各地区参赛人数数据透视表 df1 = df.pivot_table(index=['country'], columns='year', values='number', fill_value=...0).reset_index() print(df1) df1.to_csv('lol_year.csv') 使用网站上的动态条形图，对数据有要求，所以用了一波数据透视表。

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渠道归因（三）基于Shapley Value的渠道归因

/shapley/marketing.xlsx') df_mark.head() # 渠道流转路径，该流转路径下成功转化的次数数据格式要求： marketing_channel_subset：渠道流转路径..., and getting the unique channels c_values = df.set_index(channel_name).to_dict()[conv_name]...= list(df['channels'].dropna().unique()) v_values = {} for A in power_set(channels): #generate...--不考虑顺序 shapley_dict = calculate_shapley(df_mark, 'marketing_channel_subset', 'converted') shapley_result...= pd.DataFrame(list(shapley_dict.items()), columns=['channel', 'shapley_value']) # 绘制条形图 plt.subplots

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python高级之pandas使用HYPERLINK追加写入超链接-url、文件、图片

using all scalar values, you must pass an index df = pandas.DataFrame(self.summary_title, index=[0])..._set_value(0, 'UserCount', '=HYPERLINK("{}", "点击查看详情")'.format(textpath1)) df....=0, index=False, header=False) # 将标题写入excel中Summary表 writer.save() # 保存...: If using all scalar values, you must pass an index df = pandas.DataFrame(self.summary_title..., index=[0]) # 字典数据, df.

2.5K1 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十四）

melt() 和 wide_to_long()：将宽格式的DataFrame转换为长格式。 get_dummies() 和 from_dummies()：使用指示变量进行转换。...，其最顶层指示相应的值列： In [5]: df["value2"] = df["value"] * 2 In [6]: pivoted = df.pivot(index="date", columns...list: 必须与要编码的列数相同长度。 dict: 将列名映射到前缀。...，其最顶层指示相应的值列： In [5]: df["value2"] = df["value"] * 2 In [6]: pivoted = df.pivot(index="date", columns...，其最顶层指示相应的值列： In [5]: df["value2"] = df["value"] * 2 In [6]: pivoted = df.pivot(index="date", columns

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自动化测试如何解析excel文件？

(dict(zip(sheet_title, value))) return value_list def get_list_nametuple_all_value(self)...() print('所有数据组成的嵌套字典的列表:\n', dict_value) # namedtuple_value = pe.get_list_nametuple_all_value...value_list.append(dict(zip(sheet_title, value))) return value_list def get_list_nametuple_all_value...('所有数据组成的嵌套字典的列表:\n', dict_value) namedtuple_value = pe.get_list_nametuple_all_value('division')...= self.df.index.values return row_num_list def get_cell_value(self, row, column):

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用Python制作酷炫的可视化大屏，特简单！

= article.find_all('span', class_="read-num") read_num = num_list[0].get_text(strip=True...=False)) df_date_month.sort_index(inplace=True) trace = go.Bar( x=df_date_month.index...labels=df_types.index, values=df_types['type'], marker=dict(colors=color_scale[:len(df_types.index...d_value, fig_type): try: df = get_df() if fig_type == 'pie': type_value...data = df[df['type'] == type_value] elif fig_type == 'bar': date_month_value = bar

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Pandas的列表值处理技巧，避免过多循环加快处理速度

另外，请导入所有必要的库并加载数据格式。...[', '["') list_ = list_.replace(']', '"]') return list_ 应用到dataframe时,请使用此伪代码: df[col] = df[...fig, ax = plt.subplots(figsize = (14,4)) ax.bar(to_1D(fruits["favorite_fruits"]).value_counts().index...这是我写的函数: def get_rankings(item, df): # Empty dict for results item_count_dict = {}...def boolean_df(item_lists, unique_items):# Create empty dict bool_dict = {} # Loop through

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20个经典函数细说Pandas中的数据读取与存储

()方法也是可以的 df = pd.DataFrame(json_list, index = [0]) output 学校地理位置排名 0 清华大学北京 1 当然我们还可以用...1 A 1 2 B 2 3 C 3 4 D 当然我们也可以将其作为是行索引，将orient设置为是index df = pd.DataFrame.from_dict..., 2: 180}, 'sides': {0: 4, 1: 5, 2: 3}} 也可以是list，代码如下 df.to_dict(orient='list') output {'shape': ['...name age 0 Tom 18 1 Amy 20 2 John 17 index: 格式类似于：{index: {column: value}} 例如我们的JSON...20 index_2 Tom 30 index_3 Jason 50 columns: 格式类似于：{column: {index: value}} 我们要是将上面的index变成columns

3.1K2 0

基于关联规则算法的电商数据挖掘

(df[col].isnull().sum() * 100 / df.shape[0], 3), round(df[col].value_counts(normalize...('缺失值占比', ascending=False, ignore_index=True) 缺失值处理 In 11: df = df[df["price"] > 0] In 12: df.isnull(...["event_time"] = df["event_time"].apply(lambda x: x[:19]) # 时间数据类型转化：字符类型---->指定时间格式 df['event_time...= age_brand["brand"].value_counts().reset_index() brand_list.columns=["word","number"] brand_list.head...= "missing"] # 去除missing部分 df = df[["category_code", "brand","age", "sex", "local"]] 将category_code字段进行切割处理

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数据导入与预处理-第4章-数据获取python读取docx文档

]) part_all_dict_new[fname] = part_all_dict[fname] # 将指定文件抽取后的数据写入 part_all_dict_new字典，...(part_all_dict) # part_all_dict_new.update(part_all_dict) elif re.findall('.doc',...i): # 如果当前文件以doc结尾 doc_read(str(i)) # 将doc文件另存为docx fname,part_all_dict =docx_read...以上会返回一个字典，包含了文件名，第4部分内容，第8部分内容 2.2.5 将结果字典保存到DataFrame中通过字典转换为DataFrame格式。...df1 = pd.DataFrame(part_all_dict_new) df1 转置DataFrame，并重置索引 dfnew = df1.T dfnew1 = dfnew.reset_index(

1.4K3 0

FFM模型在点击率预估中的应用实践

特征工程做完之后，就是对数据格式的转换（转换成FFM模型需要的格式：“field_id:feat_id:value”），以及使用模型进行训练了： ###将数据格式转换为FFM模型需要的格式，分别对类别型和数值型数据做处理...def pd_to_ffm(df): field_dict = dict(zip(df.columns,range(len(df.columns)))) ffm = pd.DataFrame...if col_type.kind == 'O': ##category数据 col_value = df[col].unique() feat_dict...= dict(zip(col_value,range(idx,idx+len(col_value)))) se = df[col].apply(lambda x: (field_dict...else: df[col] = df[col].map(int) return df all_example = data_str_int(all_example

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python读取json文件转化为list_利用Python解析json文件

使用python解析json python的json库可以将json读取为字典格式。...=load_dict.keys()) data_raw = data_raw.append(load_dict,ignore_index=True) 接下来，我们要做的就是把每一列中，格式为dict和list...对dict的第一层key进行循环 list2=[j[i] for j in df[col_name]] # 存储对应上述key的value至列表推导式 df[i]=list2 # 存储到新的列中 df.drop...={}: df=json_to_columns(df,i) #调用上面的函数 return df ### 处理值类型为list的列，转换为dict def list_parse(df): for i in...总结一下，解析json的整体思路就是 ①将json读入python转化为dict格式 ②遍历dict中的每一个key，将key作为列名，对应的value作为值 ③完成②以后，删除原始列，只保留拆开后的列

7.2K3 0

Pandas入门2

from pandas import DataFrame import numpy as np kwargs = dict( columns = list('bcd'), index...Print the name of all columns print(list(chipo.columns)) Step8....item in choice: choice_list.extend(item.split(',')) pd.value_counts(choice_list)[:10] ?...image.png 7.2 日期时间类与字符串相互转换使用datetime模块中的datatime对象的strftime方法将时间转换为字符串，需要1个参数，参数为字符串格式。...另外，其实time模块中有strftime方法，需要1个参数，参数为字符串格式。可以将现在的时间转换为字符串。 ?

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API自动化测试笔记（二）：测试数据

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