pandas df to python嵌套的dict - 腾讯云开发者社区

样例数据 df = pd.DataFrame({‘X’: [1, 2, 7, 5, 10], ‘Y’: [4, 3, 8, 2, 9]}) df[‘X’] [[]] df[[‘X’]]...相信通过观察它们的输出结果，你一定可以会猜测他们的数据类型不同的。...df[‘X’]更像是pd.series类型的，而df[[“X”]]是pd.Dateframe类型，事实也的确如此。...type(df[‘X’]) type(df[[‘X’]]) 除此之外，df[[‘X’,‘Y’]]这样的写法也是被支持的，而df[‘X’,‘Y’]则不被允许。...df[[‘X’,‘Y’]]

1.7K2 0

如何在 Python 中将嵌套的 OrderedDict 转换为 Dict？

Python 是一种流行的编程语言，广泛用于各种应用程序，包括 Web 开发、数据科学和机器学习。它的简单性、灵活性和易用性使其成为所有级别开发人员的绝佳选择。...使Python脱颖而出的功能之一是OrderedDict类，它是一个字典子类，可以记住插入项目的顺序。...result[key] = nested_odict_to_dict(value) return result 在上面的代码中，我们首先使用内置的 dict（）函数从嵌套的 OrderedDict...将嵌套有序字典转换为字典的示例让我们使用我们之前看到的相同的嵌套 OrderedDict，并使用 nested_odict_to_dict（）函数将其转换为常规字典： from collections...nested_odict_to_dict将其转换为常规嵌套字典。

4744 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Python-科学计算-pandas-10-df遍历

Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块实现对Dataframe的遍历 Part 1：目标 pandas功能很强大，我们可以使用pandas直接读取数据库获取一个Df，也可以直接读取Excel...获取一个Df，等等那么对于生成的Df想获取其中每一个元素怎么实现呢？...本文就是实现对Df的遍历循环，获取每一行每一列的内容结果如图 ?...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04", "2019-11-05..._1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1"])df_1.set_index("pos", inplace=True) print

1K3 0

Python-科学计算-pandas-05-Df变形

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块...今天讲讲pandas模块：对DataFrame的行列按照新的规则进行重组 Part 1：示例已知一个DataFrame，有4列["time", "pos", "value1", "value2",...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-2", "2019-11-2", "2019-11-2", "2019-11-3",...= pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1", "value2", "value3"])df_2 = df.pivot(index="...如果调换行列df_3 = df.pivot(index="time", columns='pos', values='value1')，结果如下图结合上一章节，是不是可以快速算出每一个pos的各种统计值

6411 0

Python-科学计算-pandas-06-Df合并

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块...今天讲讲pandas模块：将两个Df进行合并 Part 1：示例已知df_1，有3列["time", "pos", "value1"] 已知df_2，有3列["pos", "value2", "value3...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-2", "2019-11-2", "2019-11-2"], "pos...Part 3：部分代码解读 pd.merge(df_1, df_2, how='left', on='pos')，以pos列作为df_1和df_2的关联列，采用左连接的方式左连接，可以简单理解为行采用左边的...结合列与列之间的运算，会有一番新天地

9731 0

Python-科学计算-pandas-24-创建空DF

系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块生成一个空的df Part 1：场景描述一些情况下需要对df进行操作，若这个df是中间计算出来，有可能是空字符串，这样后续的很多运算就会报错其中的一个方法就是给其赋值一个空的...df Part 2：代码1 import pandas as pd df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print(df) if df.empty...: print("为空的df") print(type(df)) 代码截图执行结果 Part 3：代码2 import pandas as pd df = pd.DataFrame...df来说，其实可以不需要列名代码2中无列名，生成的空df更纯粹一点注意两者的类型都是pandas.core.frame.DataFrame ---- 本文为原创作品，欢迎分享朋友圈

7551 0

Pandas数据分组的函数应用（df.apply()、df.agg()和df.transform()、df.applymap()）

文章目录 apply()函数介绍样例性能比较 apply() 数据聚合agg() 数据转换transform() applymap() 将自己定义的或其他库的函数应用于Pandas对象，有以下...) pandas.core.series.Series'> >>> df['score_math'].apply('mean') 86.33333333333333 >>> type...(df['score_math'].apply(np.mean)) pandas.core.series.Series'> #逐行求每个学生的平均分 >>> df.apply(np.mean...(np.mean,axis=1)) pandas.core.series.Series'> apply()的返回结果与所用的函数是相关的：返回结果是Series对象：如上述例子应用的均值函数...()的特例，可以对pandas对象进行逐行或逐列的处理；能使用agg()的地方，基本上都可以使用apply()代替。

2.3K1 0

Python-科学计算-pandas-25-列表转df

系统：Windows 11 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化 pandas模块今天讲讲如何讲一个列表转换为...df Part 1：场景说明我们在工作中可能需要对一些列表或者字典数据进行运算当然我们可以通过循环判断一波处理得到想要的结果，但着实复杂低效遇到这种计算问题，自然想到pandas这个非常好用的库...那我们只需要将需要处理的列表字典转换为pandas的df，这样后续处理就非常的高效了 Part 2：代码 import pandas as pd list_1 = [{"a": 1, "b":...= pd.DataFrame(list_1) print("\ndf内容：") print(df.head(5)) 图1 代码截图图2 执行结果 Part 3：部分代码说明 df = pd.DataFrame...(list_1)，核心就是将该列表传给pd.DataFrame 观察执行结果，规律：列表中的每一个元素是一个字典每个字典的键是一样的，转换后对应df的列名生成的df行索引采用自然数本文为原创作品

1.8K1 0

Python-科学计算-pandas-18-df拼接concat

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块对不同df进行按行或者按列的拼接 Part 1：场景描述 ?...n", "df_1", "\n", df_1, "\n") dict_2 = {"pos": ["B", "B", "B", "B"], "value1": [50, 60, 70...pd.set_option('display.width', 180) 当不进行一系列set_option进行设置的时候，打印出来时存在换行的问题包括如果若有中文字符，可能会出现不同行之间不对齐的问题...将df_1的value3列索引改为value4 ? ? 本文为原创作品，欢迎分享朋友圈

1.7K1 0

python字典dict方法_python中dict的用法

文章目录: 一.字典(dict)的概念: 二.字典(dict)的定义: 1.一般格式: 2.空字典: 3.举例: 注意: 三.字典(dict)的一些基本操作: 1.增: 2.删: 3.查:...3.item: 4.依次打印key和value: 5.元素值和对应的下标索引(enumerate()): 一.字典(dict)的概念: Python字典是另一种可变容器模型,可存储任意类型对象。...如字符串、数字、元组等其他容器模型因为字典是无序的所以不支持索引和切片。二.字典(dict)的定义: 1.一般格式: 格式: 字典名={元素1,元素2,...}...key print(dict.keys()) #values():返回包含value的列表 print(dict.values()) #items():返回包含(键值,实值)元组的列表 print(dict.items...,不会用到自己设置的value; 如果key值不存在.返回None,并且把新设置的key和value保存在字典中; 如果key值不存在,但设置了value,则返回设置的value; #字典的定义 my_dict

1.2K2 0

Python-科学计算-pandas-07-Df多条件筛选

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算版块今天讲讲pandas模块：根据条件对Df进行筛选 Part 1：示例已知df_1，有3列["value1", "value2", "value3"], 不同筛选条件下，获取新的...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"value1": ["P1", "P2", "P3"], "value2": [0.5, 0.8,...1.0], "value3": [1, 5, 3]} df_1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["value1", "value2", "value3...2)] 逻辑与，使用 & 逻辑或，使用 | 比较运算符直接使用>,< 在一定范围内使用isin，之前的文章有介绍过

4.5K2 0

Python-科学计算-pandas-12-df单列计算

Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块计算Dataframe某一列的和、均值、最大值、最小值、样本标准方差 Part 1：背景 ?...已知一个Df，如下图包括3列["time", "pos", "value1", "value2"] 包括8行[0,1,2,3,4,5,6,7] 2.目标：求value1该列的和、均值、最大值、最小值、...import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04", "2019-11-05",..._1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1", "value2"]) print(df_1, "\n") # 单列计算 # 求和...求单列的和df_1["value1"].sum()，基本格式df[列名].计算函数() 和：sum 均值：mean 最大值：max 最小值：min 样本标准方差：std，注意是样本标准方差，对应（n-1

8772 0

python|Python中的dict

二、特点 1.是不可重复, 2.key必须使用不可变类型数据,一般使用字符串 3.key是无序,字典的查找速度快三、用法 #创建一个空的字典dict1 = {}#创建有多个元素的字典dict1 = {..."张三":"20","李四":"21","王五":"22"}#根据key值来查询dict["张三"]#当对应的key不存在是, 程序报错 #get方法能通过key来获取对应的值#当对应的key不存在时...["赵六",23] #增加，修改#当key不存在时为增加，key值存在时为修改dict1["小明"] = 32dict1["张三"] = 19 #删除#pop可以根据key来删除字典中的元素,并返回删除的元素的值...) #判断存在#字典的成员判断,可以直接判断key是否存在if "张三" in dict1: print("存在")else: print("不存在") 四、总结字典dict是python...中一种非常使用的key-value的数据集合，熟练掌握运用dict会给平时工作学习带来极大的便利。

2.2K1 0

字典的创建必须使用dict()函数(vba dictionary 嵌套)

增加 Bean 存枚举值, 使用享元模式存储 Bean 示例使用枚举管理数据字典的好处 git repo 背景开发 Java 项目时, 数据字典的管理是个令人头痛的问题, 至少对我而言是这样的, 我所在的上一家公司项目里面对于字典表的管理是可以进行配置的...枚举的优化策略按照上面的写法, 里面的很多方法都是可以相同的, 甚至连 value, 和 label 成员变量都是相同的, 那么像这类重复代码使用继承是最好不过的....然而枚举中是不能够使用继承的, 至于之后的 jdk 能不能实现枚举继承我们先不讨论, 现在至少 jdk1.8 版本的枚举是不能够使用继承的....代码示例接下来实际演示一下这种方式的优势, 例如上面的两张表, 我们就可以写成下面的代码是不是很简单, 每一张表对应一个枚举管理类, 表中的字典项, 对应类中的一个枚举类, 很方便的将各个枚举分离出来.../cosycode/code-dict gitee: https://gitee.com/cosycode/code-dict` 同时我也将代码打包成jar, 发布到 maven 仓库, 欢迎大家使用

2.6K2 0

Python-科学计算-pandas-26-列表转df-2

系统：Windows 11 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化 pandas模块今天讲讲如何将一个列表转换为...df Part 1：场景说明我们在工作中可能需要对一些列表或者字典数据进行运算当然我们可以通过循环判断一波处理得到想要的结果，但着实复杂低效遇到这种计算问题，自然想到pandas这个非常好用的库...那我们只需要将需要处理的列表字典转换为pandas的df，这样后续处理就非常的高效了上一篇文章列表内每个元素是一个字典，那么如果列表内的元素也是一个列表如何处理呢？...Part 2：代码 import pandas as pd list_1 = [[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [6, 3, 8, 5]] print("\n列表内容：...) print("\ndf内容：") print(df) 图1 代码截图图2 执行结果 Part 3：部分代码说明 df = pd.DataFrame(list_1, columns=list_column

2362 0

Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块...今天讲讲pandas模块：获取DataFrame部分行 Part 1：示例已知一个DataFrame，想获取其中满足条件的行从结果中可以知道，只保留了df中的前3行数据执行结果 ?...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"quality_1": ["pos_1", "pos_2", "pos_3", "pos_4", "pos_5"],...("\n只取需要的数据：") df_2 = df[df["quality_1"].isin(list_1)] print(df_2) 代码截图 ?...Part 3：部分代码解读 df_2 = df[df["quality_1"].isin(list_1)]从代码中可以看出，是以quality_1列作为筛选条件的，取quality_1列值为["pos_

1K3 0

Python中的dict

# dict # Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。... the element of key "Bob"', d) # dict内部的存放顺序和key放入的顺序是没有关系的 # 和list比较，dict有以下几个特点: # 1.查找和插入的速度极快，不会随着...# dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中无处不在，正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。...# 这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法。...# 要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。

5252 0

Python的dict()函数

描述dict() 函数用于创建一个字典。...语法dict 语法：class dict(**kwarg)class dict(mapping, **kwarg)class dict(iterable, **kwarg)参数说明：**kwargs -...- 关键字mapping -- 元素的容器。...实例以下实例展示了 dict 的使用方法：>>>dict() # 创建空字典{}>>> dict(a='a', b='b', t='t') # 传入关键字{'a': 'a', 'b': 'b', 't'...>>> dict([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)]) # 可迭代对象方式来构造字典{'three': 3, 'two': 2, 'one': 1}>>>

5761 0

Python-科学计算-pandas-21-DF中2列转为字典

系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块抽取Df中两列构成一个字典 Part 1：场景描述已知df1，包括6列，"time", "pos", "value1", "value2", "value3", "value4...抽取其中的pos和value1列构成一个字典由df生成字典 Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "...，可以实现去重的效果。...同样的数据源两种方式差别如下 dict_map = df_1.groupby(‘pos’)[‘value1’].apply(set).to_dict() dict_map = df_1.groupby

1.5K2 0

Python-科学计算-pandas-11-df获取特定行或者列

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块从Dataframe获取特定的行或者列数据，生成一个列表 Part 1：目标 ?...import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04", "2019-11-05",..._1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1"]) print(df_1, "\n") print("\n获取列信息") print..."].tolist()，格式：df[列名].tolist() 输出行，本文中其实还是采用输出列的方式，即先将原来的df_1转置再输出列信息，df_2 = df_1.T

2.1K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

pandas中 df和df]的不同

如何在 Python 中将嵌套的 OrderedDict 转换为 Dict？

Python-科学计算-pandas-10-df遍历

Python-科学计算-pandas-05-Df变形

Python-科学计算-pandas-06-Df合并

Python-科学计算-pandas-24-创建空DF

Pandas数据分组的函数应用（df.apply()、df.agg()和df.transform()、df.applymap()）

Python-科学计算-pandas-25-列表转df

Python-科学计算-pandas-18-df拼接concat

python字典dict方法_python中dict的用法

Python-科学计算-pandas-07-Df多条件筛选

Python-科学计算-pandas-12-df单列计算

python|Python中的dict

字典的创建必须使用dict()函数(vba dictionary 嵌套)

Python-科学计算-pandas-26-列表转df-2

Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据

Python中的dict

Python的dict()函数

Python-科学计算-pandas-21-DF中2列转为字典

Python-科学计算-pandas-11-df获取特定行或者列

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐