Pandas中用于重塑的函数
在Pandas中，用于重塑数据的函数有多种，包括：
- pivot函数：将长格式的数据转换为宽格式。它可以根据指定的行和列索引将数据重新排列，并将某一列的值作为新的列名。pivot函数的优势是可以快速地将数据从长格式转换为宽格式，方便进行数据分析和可视化。在Pandas中，pivot函数的用法如下：
- pivot函数：将长格式的数据转换为宽格式。它可以根据指定的行和列索引将数据重新排列，并将某一列的值作为新的列名。pivot函数的优势是可以快速地将数据从长格式转换为宽格式，方便进行数据分析和可视化。在Pandas中，pivot函数的用法如下：
- 其中，index表示新数据框的行索引，columns表示新数据框的列索引，values表示新数据框中的值。
- 示例应用场景：假设有一个销售数据的数据框，包含了产品名称、销售日期和销售数量等信息。我们可以使用pivot函数将数据按照产品名称作为行索引，按照销售日期作为列索引，将销售数量作为值，从而得到一个以产品名称为行、销售日期为列的数据框，方便分析每个产品在不同日期的销售情况。
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- melt函数：将宽格式的数据转换为长格式。它可以将多列的数据合并成一列，并根据指定的列索引进行标识。melt函数的优势是可以将宽格式的数据转换为长格式，方便进行数据分析和处理。在Pandas中，melt函数的用法如下：
- melt函数：将宽格式的数据转换为长格式。它可以将多列的数据合并成一列，并根据指定的列索引进行标识。melt函数的优势是可以将宽格式的数据转换为长格式，方便进行数据分析和处理。在Pandas中，melt函数的用法如下：
- 其中，frame表示要转换的数据框，id_vars表示要保留的列索引，value_vars表示要合并的列索引，var_name表示合并后的列索引的名称，value_name表示合并后的值的名称。
- 示例应用场景：假设有一个销售数据的数据框，包含了产品名称、1月销售数量、2月销售数量和3月销售数量等信息。我们可以使用melt函数将1月、2月和3月的销售数量合并成一列，并在新的列中标识销售日期，从而得到一个以产品名称、销售日期和销售数量为列的数据框，方便进行数据分析和处理。
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以上是Pandas中用于重塑数据的两个函数，它们可以帮助我们方便地转换数据的格式，适应不同的数据分析和处理需求。
相关·内容
对于下面的代码，我得到一个ValueError:预期的2D数组，得到一维数组错误消息。
因此，我也尝试了scaler.fit_transform(df[0]).reshape(-1,1)，而不是下面的最后一行，但是得到了相同的错误。我如何转换一个熊猫系列，以便我可以使用科学工具包学习StandardScaler缩放它？
In [1]: import numpy as np
...: import pandas as pd
...: from sklearn.preprocessing import StandardScaler
...: from sklearn.mod
浏览 3提问于2021-07-31得票数 1
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1回答
Numpy重塑“反转”
、、、
我从一个文件中读取了一个4D数组，该文件以2D形式i，j，k，x，y，z给出。我使用numpy.reshape将2D数组重塑为它的3-D形式。对此进行更改后，我希望以与读取时完全相同的顺序/格式写入文件。我不明白如何“反转”numpy.reshape以将其放回相同的格式。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import read_csv
header = read_csv("Input/Grid1_test.csv", nrows=1,skipinitialspace=True)
print h
浏览 4提问于2018-08-02得票数 3
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5回答
重塑熊猫系列？
、、、
在我看来，它就像是pandas.Series中的一个bug。
a = pd.Series([1,2,3,4])
b = a.reshape(2,2)
b
B具有系列类型但无法显示，最后一条语句给出异常，非常长，最后一行是"TypeError：%d format: a number is required，not numpy.ndarray“。b.shape返回(2,2)，这与它的类型Series相矛盾。我猜可能是pandas.Series没有实现重塑功能，而我正在从np.array调用版本？有没有人也看到了这个错误？我在pandas 0.9.1。
浏览 0提问于2013-01-18得票数 24
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1回答
多元时间序列的归一化
、、、、
我想知道在多变量LSTM预测的情况下如何规范数据？
当我们使用LSTM (例如)进行单变量时间序列预测时，pandas.DataFrame df (df.shape = (2000，))可以标准化如下：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
array = scaler.fit_transform(np.array(df).reshape(-1,1))
当df有5列时，如何使用定标器；其中4列是外部特性，我们希望预测1列？
浏览 4提问于2022-05-25得票数 0
1回答
我在一个子图中绘制熊猫盒子图时遇到了问题。基于我正在尝试的两种方法，创建箱图要么删除我已经创建的所有子图，要么在子图网格之后绘制箱图。但我似乎不能在子图网格中绘制它。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
from pandas import DataFrame, Series
data = {'day' : Series([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]),
'val' : Series([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])}
df = pa
浏览 1提问于2013-05-12得票数 5
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我在csv文件中有数据，其中每一行都有一个名称，一个水果和与水果相关的数量。我想要的是将来自不同行的数据组合到一行中，其中与某个名称相关的水果的所有金额都在一行下。
我很难找到一种合适的方法来读取水果列中的所有数据，并将这些水果值转换为单独的行。
此外，必须将空值转换为零(但这可能很容易做到)。
我正在使用python和pandas dataframe，但我对编码和pandas非常陌生，所以我不太熟悉这样做。
这是我所拥有的数据的一个例子。
name, fruit, amount
Mike, Banana, 2
Mike, Kiwi, 3
Anna, Apple,
浏览 8提问于2019-11-06得票数 0
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我的意图是将整个数据从十六进制字符串转换为int。目前，我能够根据提供的答案来做这件事。
df = df.apply(lambda : x.astype(str).map(lambda : int(x，base=16)
然而，它的运行非常慢，特别是当数据是大的时候。我从那里看到了一个答案，它说lambda是不必要的，并且增加了开销。我试图实现它，但是我得到了这个错误。
df2 = pd.read_csv(path+temp_file, dtype=str)
df2 = df2.dropna()
df2 = df2.apply(int,base=16)
应用(int，base=16)跟踪(最
浏览 2提问于2020-09-09得票数 1
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使用我的代码，我可以在一个数据库中连接两个数据库。现在，我需要对另一个数据库文件执行相同的操作。
archivo1：
Fecha Cliente Impresiones Impresiones 2 Revenue
20/12/17 Jose 1312 35 $12
20/12/17 Martin 12 56 $146
20/12/17 Pedro 5443 124 $1,256
20/12/17
浏览 0提问于2017-12-27得票数 1
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在Matlab中，有一个ifft函数(逆快速傅里叶变换)- .
特别是以下几点：
ifft(X,n,dim)
它返回X跨维dim的逆DFT。
在R中，除了signal包- 之外，还有一个类似的函数。
但是，它只允许x输入数组，如下所示：
ifft(x)
问题：
是否有任何方法包括额外的维数，如在Matlab函数中的dim，与R？
非常感谢你看我的问题，非常有帮助。
浏览 2提问于2013-05-14得票数 1
好的，首先澄清:我要求一个算法，我可以使用我的问题请(不过，得到一个Matlab代码，另外将是很好的)。我没有在这里发布任何代码，因为我不知道如何编写算法。
MATLAB矩阵A有三列，v，x，W(v,x))，用于范围内的v。
v_min <= v <= v_max
和x在范围内
x_min <= x <= x_max
前两列具有v和x的所有不同的整数组合，第三列具有对应的W(v,x)值。
对于v=[-1 0 1]和x=[-1 0 1]，我有-
v x W(v,x)
A = -1 -1 3
-1 0 4
-1 1 0
浏览 3提问于2017-02-20得票数 0
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同样的问题也发布在pydata google group上。
我想做一个自定义的连接，即使用group by对象中的行来创建新的cols。
下面是一个人为设计的例子：
Input data frame
name age
foo 12
bar 14
df = pandas.DataFrame({ 'name':['foo','bar'],'age': [12,14] })
expected output, a pandas data frame with four cols
foo 12 bar 14
P
浏览 1提问于2013-05-15得票数 0
我有一些代码，这些代码首先根据特定的标准选择数据，然后在Pandas数据框架上应用groupby应用程序。有时，数据只有一个与标准匹配的组。在这种情况下，Pandas将返回行向量而不是列向量。例子如下：
In [50]: x = pd.DataFrame([(round(i/2, 0), i, i) for i in range(0, 10)], column
...: s=['a', 'b', 'c'])
In [51]: x
Out[51]:
a b c
0 0.0 0 0
1 0.0 1 1
2 1.0
浏览 6提问于2017-10-16得票数 0
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下面的代码运行良好。但现在它抛出了以下错误： AttributeError: 'Series' object has no attribute 'reshape' 代码： from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as sm
from matplotlib import cm
csv = pd.read_csv('
浏览 21提问于2019-02-16得票数 1
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我已经使用编写器在python中创建了一个csv文件。我将这个csv文件称为“数据”，它由一列40行组成。然后，我在一个新的python脚本中导入这个csv文件，并创建一个dataframe。但是，在我的新数据框架中，我希望将这40个数据点分成4列，每列10行。到目前为止，我尝试了以下几点：
data=pandas.read_csv("location/data.csv", header=None)
frame=pandas.DataFrame(data[:10])
frame['second column']=data[10:20]
这
浏览 1提问于2017-12-01得票数 1
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1回答
我不知道如何使用操作符列来返回一个熊猫系列，它将根据某个行的传递分数、运算符和实际情况来确定某一行的活动是否会通过或失败。
数据集样本：
data={"ID": [1,1,2,2],
"Activity": ["Quiz", "Attendance", "Quiz", "Attendance"],
"Passing Score": [80, 2, 80, 2],
"Operator": [">=", "
浏览 1提问于2020-08-11得票数 2
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1回答
我正在尝试从一个虚拟的csv文件中提取数据，以便在tensorflow中使用。虚拟数据只有两列:X(单个特征列)和Y(预期输出)。
X Y
11.0 13.0
23.0 33.3
... ... and so on
现在，我像这样读取数据：
import pandas as pd
dummy_data = pd.read_csv("dummy_data.csv", sep=",")
inputX = dummy_data.loc[:, 'X'].values
np.reshape(inputX, [11, 1])
我正在重塑nu
浏览 4提问于2017-08-21得票数 0
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1回答
我有以下功能
import math
import pandas as pd
import pandas_datareader as web
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os.path
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
from t
浏览 2提问于2021-11-21得票数 0
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4回答
假设我有一个一维数组：
import numpy as np
my_array = np.arange(0,10)
my_array.shape
(10, )
在Pandas中，我想使用这个数组创建一个只有一行和10列的DataFrame。FOr示例：
import pandas as pd
import random, string
# Random list of characters to be used as columns
cols = [random.choice(string.ascii_uppercase) for x in range(10)]
但当我尝试时：
pd.Data
浏览 0提问于2013-04-29得票数 1
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这段代码工作正常，没有错误，但在运行程序后，屏幕上看不到我创建的地面。我想在屏幕上看到整个地面。
我如何修复代码？
#define A glVertex3f (0.5, 1.2, 0)
#define B glVertex3f (1, 2, 0)
#define C glVertex3f (2, 1.4, 0)
#define D glVertex3f ( 0.5, 0.5, -0.5)
#define E glVertex3f (-0.5, 0.5, 0.5)
#define F glVertex3f (-0.5, -0.5, 0.5)
#define G glVertex3f (
浏览 2提问于2015-12-10得票数 0
1回答
我正在用火把开发CNN。我的模型在没有增强的训练和测试集上都有很好的准确性，但是我想学习增强，所以我使用了火炬视觉变换来增强，在应用了增强模型之后，开始做最坏的事情，损失也没有减少。所以我试着调试并观察到增强的图像看起来是扭曲的/出乎意料的，有人能帮我解决这个问题吗？
自定义数据集
class traindataset(Dataset):
def __init__(self,data,train_end_idx,augmentation = None):
'''
data: data is a pandas dataframe g
浏览 2提问于2021-11-01得票数 1
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我有一个数字数组，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(10)
data = np.random.randint(0, 10, size=(1000, 4, 3))
我希望能够将这些数据压缩成一个包含12列和1000行的df。
我所做的是：
df = pd.DataFrame( index=range(data.shape[0]))
for i in range(data.shape[1]):
for j in range(data.shape[2]):
df[str(i)+'_
浏览 1提问于2018-09-29得票数 1
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1回答
预期的二维数组错误未得到解决
、、、、
我试着在dataset上使用我的机器学习模型，在这里我只有两列，而标准缩放它们，我得到了预期的错误2D数组，但得到了1。
以下是代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Importing the dataset
dataset = pd.read_csv('Position_Salaries.csv')
X = dataset.iloc[:, 1:2].values
y = dataset.iloc[:, 2].values
# Splitting the da
浏览 2提问于2018-01-26得票数 0
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1回答
神经网络数据形状正确的三维张量
、、、、
我从神经网络开始，我的数据格式有问题。我有一个pandas DataFrame，包含130行、4列和每个数据点都是一个595项数组。
| Col 1 | Col 2 | Col 3 | Col 4 |
Row 1 | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x595] |
Row 2 | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x595] | [x1, ..., x
浏览 0提问于2018-08-21得票数 0
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当尝试应用到datetime时，我得到了不可散列的TypeError: unhashable类型：'numpy.ndarray‘。问题是，当应用iloc时，x不再来自pd类型。那么我应该怎么处理这个案例呢？ X列的日期类似于21/10/2020 from pandas import read_csv
from matplotlib import pyplot
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np
#import
浏览 10提问于2021-10-15得票数 0
1回答
我想从pandas DataFrame df创建一个热图。df有两列： name test
aa False
bb False
cc True
dd False 热图应该包括X轴上的name值和Y轴上的test值。因此，基本上应该有两行-在Y轴上的False和True。当test值为False时，假正方形标记为红色。当test值为True时，True正方形标记为绿色。 这是我当前的代码： import pandas as pd
import seaborn as sns
Index= df["name"].values
Cols = [True,
浏览 11提问于2019-04-16得票数 2
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给定一个熊猫数据帧 df = pd.DataFrame([
[1, ["a", "b"], 10],
[2, ["b"], 20],
], columns= ["a", "b", "label"]) 其中列"b“是一个值列表，表示稀疏分类数据，我如何创建一个输入函数来提供给训练和预测中的估计器？ 使用padas_input_fn时，由于b列的原因，它无法工作： train_fn = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(x=df[[&#
浏览 4提问于2019-02-03得票数 2
2回答
我有一个数组：
arr = [
['00', '01', '02'],
['10', '11', '12'],
]
考虑到它的索引，我想重塑这个数组：
reshaped = [
[0, 0, '00'],
[0, 1, '01'],
[0, 2, '02'],
[1, 0, '10'],
[1, 1, '11'],
[1, 2, '12'],
]
有没有一种numpy或pa
浏览 0提问于2019-06-18得票数 4
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我使用的是Python3.7和Pandas v0.25.3。我有一个像这样的数据框架， pri_col col1 col2 Date
r1 3 4 2020-09-10
r2 4 1 2020-09-10
r1 2 7 2020-09-11
r3 6 4 2020-09-11 我想要这样的东西， pri_col col1_2020-09-10 col2_2020-09-10 col1_2020-09-11 col2_2020-09-11
r1 3
浏览 17提问于2020-09-17得票数 2
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2回答
我有多个大的CSV文件。这些CSV文件没有什么列差异。为了将它们提供给AWS QuickSight进行数据可视化，我想统一这些CSV文件的结构。我认为这样做有两种方法：
将缺失的列添加到每个CSV文件中，使它们看起来都一样
将所有CSV文件合并成一个大文件
做这件事最好的工具是什么？
是否有任何工具可以显示两个CSV文件的结构差异？如果我发现哪些列丢失了，我也可以手动添加它们。
对于熊猫，我可以组合CSV文件，但以我所知道的方式，我应该命名所有的列(代码)，这是没有用的。
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'column1
浏览 11提问于2022-06-02得票数 1
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2回答
把矮小的数据放进熊猫
、、、、
我想把下面的数据放到熊猫中作进一步的分析。
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
data = np.array([[[1, 1, 1, np.nan, 1], [np.nan, 1, 1, 1, 1]],
[[2, np.nan, 2, 2, 2], [2, np.nan, 2, 2, 2]],
[[3, 3, 3, np.nan, 3], [3, 3, 3, 3, np.nan]]])
pnda = pd.Series(d
浏览 2提问于2014-05-02得票数 5
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1回答
这是我在Dataset上使用马尔可夫毯子算法的Python脚本：
df1 = read_csv("input-binary-120-training.csv")
Y1 = df1[df1.CategoryL == 1].CategoryL
X1 = minmax_scale(df1[df1.CategoryL == 1].ix[:, 1:24], axis = 0)
y_train = Y1.values
df2 = read_csv("input-binary-120-test.csv")
Y2 = df2[df2.CategoryL == 1].Categ
浏览 4提问于2021-06-02得票数 0
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我有一个boolean dataframe，并希望用单元的位置(作为元组)替换True单元。示例： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [True, False, False],
'B': [False, True, True]}) ? 我尝试了here的df.mask(df, df.index)修改版本(例如，尝试iloc)，但它不起作用。
浏览 18提问于2020-11-25得票数 2
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1回答
字符串的列表。
我想把它们按下面的格式排列。每3行一组，从左到右，从上到下：
通过重塑，我只能做到以下几点：
import pandas as pd
import numpy as np
data = [
"by Emily Dickinson",
"There is another sky,",
"Ever serene and fair,",
"And there is another sunshine,",
"Though it be darkness there;",
"Ne
浏览 1提问于2019-12-23得票数 0
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3回答
我必须在运行时使用NumPy在python中创建一个50X50矩阵。矩阵的条目将是来自网站的数据查询的结果。查询返回Pandas。那么，如何在运行时使用来自pandas的数据创建矩阵呢？
浏览 32提问于2020-09-15得票数 0
2回答
我有一个包含以下字段的Pandas Dataframe：
ID TYPE_01 TYPE_02 SPRITE
1 12 8 [Image]
2 11 9 [Image]
3 9 nan [Image]
4 3 12 [Image]
5 8 nan [Image]
TYPE_01和TYPE_02是图像上的分类，我将尝试使用机器学习方法对其进行分类(我使用sklearn)。SPRITE包含一个64x64的HSV图像，我将其提供给训练方法。
我正在尝试将图像展平为一个大的2D维度矩阵(
浏览 0提问于2017-03-09得票数 1
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我有一个有5列、8000行的表： Market DeliveryWindowID #Orders #UniqueShoppersAvailable #UniqueShoppersFulfilled
NY 296 2 2 5
MA 365 3 4 8 我如何在pandas或seaborn中绘
浏览 16提问于2020-07-09得票数 0
1回答
我已经尝试了几乎所有的东西，我知道有一种方式或东西，我错过了，我真的是新手在ML，但我真的希望任何帮助或解释。
df["Date"] and df["Open"] are arrays like: [1,2, ..., 10]
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
df = pd.read_csv('AAPL.csv')
clf = LinearRegression()
i = 0
for date in
浏览 5提问于2019-12-03得票数 0
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我有一个元组列表，比如
data = [
('r1', 'c1', avg11, stdev11),
('r1', 'c2', avg12, stdev12),
('r2', 'c1', avg21, stdev21),
('r2', 'c2', avg22, stdev22)
]
我想把它们放到一个pandas DataFrame中，行由第一列命名，列由第二列命名。似乎处理行名的方法类似于pandas.DataFrame([x[1:] for x in data],
浏览 115提问于2013-11-14得票数 83
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时序RNN初学者块中数组的整形
、、、、
python和深度学习的新手。我试图用一些数据建立一个RNN，但我不知道我错在哪里了。
这是我的代码：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
raw = pd.read_excel('Online Retail.xlsx',index_col='InvoiceDate')
sales = raw.drop(['InvoiceNo','StockCode','Country
浏览 1提问于2018-01-21得票数 0
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我有一组谷歌分析数据从一个网站，我计划分析一个项目。但是，由于维护和其他因素，有些日期块没有数据。我想要推算这些数据，同时仍然保持数据的完整性，因为我计划绘制这些集合，并随着时间的推移比较不同集合的曲线。
我希望使用与每个丢失的数据点最接近的有效数据点来估算该值，以便维护从图像中可以看到的底层形状。
我已经尝试过使用scikit-learn的KNN计算器和迭代计算器，但我要么没有理解这些计算器应该如何使用，要么它们不适合我想要做的事情，可能两者都有。
import pandas as pd
from sklearn.experimental import enable_iterative_
浏览 13提问于2020-02-06得票数 1
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我是Python绘图的新手，我正在尝试使用熊猫数据文件将条子组合在一起。
我的输入csv看起来像这样-- (test.csv)
noc,matrix,perf
jump4,dw,7.5
jump4,t2d,7.7
mesh,dw,2
mesh,t2d,4
python绘图脚本是--
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
import numpy as np
df = pd.read_csv("test.csv
浏览 2提问于2020-07-12得票数 1
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我有一个pandas DataFrame，每个单元格都是一组数字。我想要遍历DataFrame，并在函数中运行每个数字和行索引。最具熊猫风格和效率的方式是什么？下面是一个使用for循环实现的示例，但我希望有更好的方法。 def my_func(a, b):
pass
d = {"a": [{1}, {4}], "b": [{1, 2, 3}, {2}]}
df = pd.DataFrame(d)
for index, item in df.iterrows():
for j in item:
for a in list(j
浏览 60提问于2021-11-02得票数 0
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最近，我正在阅读Michael Nielsen 的神经网络和深度学习，并想在贷款违约数据上测试神经网络。但是，经过多次尝试，我仍然无法将csv格式的数据转换为脚本所需的矩阵格式。
csv文件包含769个变量和1个布尔默认条目。看起来像这样：
. v1 v2 v3 ... v770;
1. 1 2 3 ... 0;
2. 2 1 2 ... 1;
...
下面是我导入的方法：
import numpy as np
tr_input = [np.reshape(genfromtxt('training.csv', delimiter=','), (7
浏览 0提问于2018-06-29得票数 0
在IPython中，我在常规数据框架上执行groupby：
grouped
Out[356]: <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x7f0e78578750>
但是它上的filter似乎是获得了Series而不是数据帧：
...: def print_obj(x):
...: print type(x)
...: return True
...:
e=grouped.filter(print_obj)
<class 'pandas.core.s
浏览 3提问于2014-01-02得票数 2
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在Numpy/Pandas的帮助下，我试图计算excel表中包含产品标题的列中的权重之和。我已经成功地将工作表加载到dataframe中，并隔离包含我正在寻找的特定产品的行：
dframe = xlsfile.parse('Sheet1')
dfFent = dframe[dframe['Product:'].str.contains("ABC") == True]
但是，由于问题的复杂性(如下图所示)，我似乎找不到一种方法来总结它的权重。就像。如果列“Product”包含的值如下-
1 gm ABC
98%纯12克ABC
0.25公
浏览 2提问于2017-11-16得票数 1
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1回答
我试图用Pandas创建一个简单的dataframe。我使用python脚本来获取存储在数组中的所有地址之间的距离矩阵。我成功地创建了一个值数组，但是DataFrame需要一个数组。
import googlemaps
import pandas as pd
gmaps = googlemaps.Client(key='MYKEY')
addys = ['New York, NY','Boston, MA']
addyMeters = []
for origin in addys:
for dest in addys:
浏览 3提问于2017-11-29得票数 0
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我有一个嵌套列表的数据结构。pandas DataFrame中的每个单元格都应该有一个嵌套列表。 我尝试过以下几种方法： 首先，我有一个标题列表： headings = ["heading1", "heading2", "heading3", "heading4", "heading5", "heading6"] 然后我有了我的数据结构： data_list = [[foo, bar], [foo1, bar1], [foo2, bar2], [foo3, bar3], [foo4, bar4],
浏览 105提问于2019-05-20得票数 0
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样本数据框架：
import pandas as pd
idx = pd.MultiIndex.from_product([['Microsoft', 'Google', 'Apple'],
['OS', 'Web']],
names=['Brand', 'Metric'])
col = ['Count']
df = pd.DataF
浏览 1提问于2018-06-08得票数 1
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我有一个pandas DataFrame，它包含610行，每一行都包含一个坐标对的嵌套列表，它看起来像这样： ? 1377778.4800000004,6682395.377599999是一个坐标对。 我想取消每一行的嵌套，因此我将为每个坐标对分配一行，而不是包含一系列坐标，即： ? 我试过这个问题Split nested array values from Pandas Dataframe cell over multiple rows中的s.apply(pd.Series).stack()，但不幸的是这不起作用。 有什么好主意吗？首先要感谢大家！
浏览 36提问于2019-10-04得票数 0
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