生成要导入到pandas df的元组列表

，可以使用以下代码：

data = [
    ('John', 25, 'Male'),
    ('Lisa', 30, 'Female'),
    ('David', 28, 'Male'),
    ('Sarah', 32, 'Female')
]

df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Gender'])

这段代码创建了一个包含姓名、年龄和性别的元组列表。然后，使用pandas库的DataFrame函数将该列表转换为一个名为df的数据框，其中每个元组对应于数据框的一行。通过指定列名，我们可以为数据框的每一列命名。

这个方法适用于任何需要将元组列表导入到pandas数据框的情况。

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(lst,columns=["姓名","年龄","性别"]) df11 [008i3skNgy1gqfjhdfkfdj30ge0923yx.jpg] python元组创建元组创建的方式和列表比较类似：...[008i3skNgy1gqfjx36rvpj30hs08wgm3.jpg] 3、使用numpy中的随机函数 # 3、numpy中的随机函数生成 # 创建姓名、学科、学期、班级4个列表 name_list....jpg] 通过numpy中的random模块的choice方法进行数据的随机生成： df18 = pd.DataFrame({ "name": np.random.choice(name_list...[008i3skNgy1gqfm09syo8j30io08qdgb.jpg] 使用构建器from_records pandas中还有另一个支持元组列表或结构数据类型（dtype）的多维数组的构建器：from_records...= pd.DataFrame.from_records(data3) df21 [008i3skNgy1gqfm9sdb2sj30fm09aq3c.jpg] 还可以传入列表中嵌套元组的结构型数据：

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pd.MultiIndex.from_tuples()：元组的列表作为参数，每个元组指定每个索引(高维和低维索引)。...() In [1]: import pandas as pd import numpy as np 通过数组的方式来生成，通常指定的是列表中的元素： In [2]: # 列表元素是字符串和数字 array1...('zhangfei', 'female', 27)], names=['姓名', '性别', '年龄']) pd.MultiIndex.from_tuples() 通过元组的形式来生成多层索引...Iterable 通过上面的例子我们总结：常见的字符串、列表、集合、元组、字典都是可迭代对象下面举例子来说明： In [18]: names = ["xiaoming","guanyu","zhangfei..."sex":["male","male","female"]}) df 直接生成了多层索引，名字就是现有数据框的列字段： In [24]: pd.MultiIndex.from_frame(df) Out

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当传递元组列表给Index构造函数时，它将尝试返回MultiIndex。以下示例演示了初始化 MultiIndexes 的不同方法。...元组被解释为一个多级键，而列表用于指定多个键。换句话说，元组水平移动（遍历级别），列表垂直移动（扫描级别）。...重要的是，元组列表索引多个完整的MultiIndex键，而列表元组引用一个级别内的多个值： In [48]: s = pd.Series( ....: [1, 2, 3, 4, 5, 6],...当传递元组列表给Index构造函数时，构造函数将尝试返回MultiIndex。以下示例演示了初始化 MultiIndexes 的不同方法。...当传递元组列表给Index构造函数时，该构造函数将尝试返回MultiIndex。以下示例演示了初始化 MultiIndexes 的不同方法。

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列标签，表头的A、B、C就是标签部分，代表了每一列的名称。下文列出了DataFrame函数常用的参数。其中，“类似列表”代表类似列表的形式，比如列表、元组、ndarray等。...可以传给DataFrame构造器的数据：二维ndarray：可以自行指定索引和列标签嵌套列表或者元组：类似于二维ndarray 数据、列表或元组组成的字典：每个序列变成一列。...连接操作的其他选项还有inner（索引的交集）、left（默认值，调用方法的对象的索引值）、right（被连接对象的索引值）等。在金融数据分析中，我们要分析的往往是时间序列数据。...现在我们要寻找df中所有大于0的数据，先生成一个全数组的布尔值，代码如下： df>0 运行结果如图3-22所示。 ? ▲图3-22 下面来看一下使用df>0选取出来的数据效果。...，我们首先导入pandas并命名为pd，然后向Series函数传入一个列表，生成一个Series对象。

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for…in循环结构用于遍历列表、元组、字典、字符串、集合、文件等。...其实for和in是两个独立的语法，for语句是Python内置的迭代器工具，用于从可迭代容器对象（如列表、元组、字典、字符串、集合、文件等）中逐个读取元素，直到容器中没有更多元素为止，工具和对象之间只要遵循可迭代协议即可进行迭代操作...所谓生成器其实是一种特殊的迭代器，内部支持了迭代器协议。Python中提供生成器函数和生成器表达式两种方式实现生成器，每次请求返回一个结果，不需要一次性构建一个结果列表，节省了内存空间。...生成器表达式方式实现生成器就是类似列表解析，按需产生结果的一个对象，例程代码如下所示： # 生成器表达式方式实现生成器 print(x**2 for x in range(5)) # 打印结果： <generator...Pandas series 的矢量化方式实现代码如下： #Pandas series 的矢量化方式 df_stockload['signal'] = np.sign(df_stockload['Close

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用 Series 字典或字典生成 DataFrame 用多维数组字典、列表字典生成 DataFrame 用结构多维数组或记录多维数组生成 DataFrame 用列表字典生成 DataFrame 用元组字典生成...DataFrame 是最常用的 Pandas 对象，与 Series 一样，DataFrame 支持多种类型的输入数据：一维 ndarray、列表、字典、Series 字典二维 numpy.ndarray...Python < 3.6 或 Pandas < 0.23，且未指定 columns 参数时，DataFrame 的列按字典键的字母排序。...用 Series 字典或字典生成 DataFrame 生成的索引是每个 Series 索引的并集。先把嵌套字典转换为 Series。如果没有指定列，DataFrame 的列就是字典键的有序列表。...Index(['one', 'two'], dtype='object') 用多维数组字典、列表字典生成 DataFrame 多维数组的长度必须相同。

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对于pandas库的to_csv方法,有下列参数说明: path_or_buf:要保存的路径及文件名。 sep:分割符，默认为","。...指缺失数据的表示方式。 columes:序列，可选参数，要编辑的列。 header：布尔型或字符串列表，默认值为True。如果给定字符串列表，则表示它是列名称的别名。...2.3导入到多个sheet页中【例】将sales.xlsx文件中的前十行数据,导出到sales_new.xlsx文件中名为df1的sheet页中,将sales.xlsx文件中的后五行数据导出到sales_new.xlsx...文件中名为df2的sheet页中。...解决该问题，首先在sales_new.xlsx文件中建立名为df1和df2的sheet页，然后使用pd.ExcelWriter方法打开sales_new.xlsx文件，再使用to_excel方法将数据导入到指定的

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我们知道数据结构、迭代和条件结构构成任何语言的关键。在Python中，这些包括列表，字符串，元组，字典，for循环，while循环，if-else等。我们来看看其中的一些。...由于元组是不可变的，不能改变，与列表相比，它的处理速度更快。因此，如果你的列表不太可能更改，应该使用元组，而不是列表。...但是不用担心，幸运的是，有许多预定义的库，我们可以直接导入到我们的代码中，使我们的编程工作变得容易。例如，考虑我们刚刚看到的阶乘例子。...它赋予用户以D3.js的风格生成优雅简洁的图形。此外，它具有超大型或流式数据集的高性能交互能力。 Blaze：将Numpy和Pandas的能力扩展到分布式和流式传输数据集。...现在我们将看看使用Python生成类似洞察所需的步骤。

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在第一第二课已经讲了notebook的基础使用，python的基础语法及常用的数据结构及其运算，包括: 整型: int 浮点型: float 布尔型: bool 字符串: str 元组: tuple 列表...统计班级男生女生的人数统计不同性别的总分的平均分统计不同性别下，各科的及格人数和不及格人数学生成绩的分布情况作为这个系列的最后一篇，今天要要用Python来完成这些基础的数据分析。...，每个元素又是一个元组，元组的第一个元素值是性别，第二个元素其实是一个pandas表格（DataFrame）。...3.3 统计不同性别下，各科的及格人数和不及格人数要计算及格人数和不及格人数，那我们首先需要判断每一个人是否及格：这已经成功计算了每一个学生的各科成绩是否及格。...('学生成绩表.xlsx') 6.2 Pandas介绍 Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。

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大更新，pandas终于有case_when方法了！

同样作为数据分析常用工具之一，pandas中却没有像case when这样的语句，一直以来收到很多朋友吐槽，这样一个常用的功能竟然没有？...参数：只有一个参数caselist，是一个元组构成的列表，元组内包含判断条件和想要替换的值。...举例下面创建一组数据说明，是不同学生的三科考试成绩。案例1 我们想对所有的学生成绩的总分划分不同的等级。...= [90, 84, 69, 73, 98, 83], physic = [84, 58, 74, 93, 87, 86] )) df 首先，对三科考试求和生成总分数新列...df['score_all'] = df.sum(axis=1) 对加工的总成绩列使用case_when方法，生成1-5的排序等级。

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