转自:https://blog.csdn.net/lambsnow/article/details/78517340

import numpy as np
import pandas as pd ########### Series ###########
Series <--> DataFrame
*dataframe* = pd.DataFrame({"XXX1":*series1*,"XXX2":*series2*})
*series* = *dataframe*[0] #无标签时
*series* = *dataframe*["XXX"] #有标签时 Serise <--> ndarray
*series* = pd.Series(*ndarray*) #这里的ndarray是1维的
*ndarray* = np.array(*series*)
*ndarray* = *series*.values Series <--> list
*series* = pd.Series(*list*)
*list* = *series*.tolist()
*list* = list(*series*) ########### DataFrame ###########
DataFrame <--> ndarray
*ndarray* = *dataframe*.values
*dataframe* = pd.DataFrame(*ndarray*) DataFrame <--> list
*list* = *dataframe*.values.tolist()
*dataframe* = pd.DataFrame(*list*) DataFrame <--> dict
*dataframe* = pd.DataFrame.from_dict({0:*dict1*, 1:*dict2*})
*dict* = *dataframe*.to_dict() ########### 其它 list ###########
dict --> list
*list* = *dict*.values() # list of values
*list* = *dict*.keys() # list of keys
*list* = list(*dict*) # list of keys ndarray <--> list
*list* = *ndarray*.tolist()
*ndarray* = np.array(*list*) tuple <--> list
*list* = list(*tuple*)
*tuple* = tuple(*list*) Index --> list
*dataframe*.columns.tolist()

Python数据分析(四)DataFrame, Series, ndarray, list, dict, tuple的相互转换的更多相关文章

  1. Python数据分析-Pandas(Series与DataFrame)

    Pandas介绍: pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,是基于NumPy构建的. Pandas的主要功能: 1)具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 2)集成时间序 ...

  2. Python的四个内置数据类型list, tuple, dict, set

    Python语言简洁明了,可以用较少的代码实现同样的功能.这其中Python的四个内置数据类型功不可没,他们即是list, tuple, dict, set.这里对他们进行一个简明的总结. List ...

  3. Python数据分析中 DataFrame axis=0(0轴)与axis=1(1轴)的理解

    python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列? 直接上代码people=DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=['a ...

  4. Python数据分析中 DataFrame axis=0与axis=1的理解

    python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列? 直接上代码people=DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=['a ...

  5. Python【day 15-2】基本数据类型-dict tuple set

    '''''' ''' 变量的数据类型 int str bool list 5.字典 dict 定义和写法:由{}表示,每个元素是key:value的键值对形式,元素间是逗号隔开 特点: 1.key是可 ...

  6. Python数据分析之pandas基本数据结构:Series、DataFrame

    1引言 本文总结Pandas中两种常用的数据类型: (1)Series是一种一维的带标签数组对象. (2)DataFrame,二维,Series容器 2 Series数组 2.1 Series数组构成 ...

  7. 小白学 Python 数据分析(19):Matplotlib(四)常用图表(下)

    人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):P ...

  8. 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame

    在家为国家做贡献太无聊,不如跟我一起学点 Python 人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Panda ...

  9. Python数据分析工具:Pandas之Series

    Python数据分析工具:Pandas之Series Pandas概述Pandas是Python的一个数据分析包,该工具为解决数据分析任务而创建.Pandas纳入大量库和标准数据模型,提供高效的操作数 ...

随机推荐

  1. MySQL-5.7.20主从复制测试[20180110]

    前言     MySQL 5.7.20测试主从复制   环境     主库 192.168.1.59  t-xi-sonar01     从库 192.168.1.51  t-xi-orc01   设 ...

  2. sql server,mysql,oracle平时用法的区别

    由于工作的原因,上家公司一直使用的oracle,后来接触了的几个项目,既有使用mysql的又有使用sqlserver,自己在使用sqlserver及mysql要实现某功能时,经常要在网上找来找去,所以 ...

  3. 常见的Dom操作

    1.什么是DOM? DOM又称文档对象模型( DOM, Document Object Model )主要用于对HTML和XML文档的内容进行操作.DOM描绘了一个层次化的节点树,通过对节点进行操作, ...

  4. Angular2中使用Jsonp

    除了引入HttpModule模块,还要引入 JsonpModule 模块 import { HttpModule, JsonpModule } from '@angular/http'; Observ ...

  5. Hadoop(17)-MapReduce框架原理-MapReduce流程,Shuffle机制,Partition分区

    MapReduce工作流程 1.准备待处理文件 2.job提交前生成一个处理规划 3.将切片信息job.split,配置信息job.xml和我们自己写的jar包交给yarn 4.yarn根据切片规划计 ...

  6. Scrapy框架的初步使用

    Scrapy scrapy框架是一个非常全面的爬虫框架,可以说是爬虫界的django了,里面有相当多的组件,格式化组件item,持久化组件pipeline,爬虫组件spider 首先我们要先和djan ...

  7. debounce、throttle、requestAnimationFrame

    今天review同事代码,代码实现了返回顶部的功能,用到了lodash库中的throttle,我看着眼生,于是乎去看了下lodash文档,然后牵出了debounce,具体的知识点,这里不再赘述,底部的 ...

  8. python基础之进程间通信、进程池、协程

    进程间通信 进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信(IPC),multiprocessing模块支持两种形式:队列和管道,这两种方式都是使用消息传递的. 进程队列queue 不同于线程queue,进程 ...

  9. JSON初体验(二):Gson解析

    今天,我们来介绍一下Gson的jar包的用法. JSON解析之Gson 特点:编码简介,谷歌官方推荐 数据之间的转换: 1.将json格式的字符串{}转换成为java对象 API: <T> ...

  10. 1321. [ZJOI2012] 灾难

    1321. [ZJOI2012] 灾难 ★★☆   输入文件:catas.in   输出文件:catas.out   简单对比时间限制:1 s   内存限制:128 MB [问题描述] 阿米巴是小强的 ...