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. Redis高可用复制集群实现

    redis简单介绍 Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库.Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点: 支持数据的持久化,可以将 ...

  2. mysql的数据操作和内置功能总结

    一.数据的增删改查 1.插入数据 a.插入完整数据(顺序插入) INSERT INTO 表名(字段1,字段2,字段3…字段n) VALUES(值1,值2,值3…值n); INSERT INTO 表名 ...

  3. jQuery的封装

    封装,最简单的效果就是一个效果你可以重复的去调用   本来前端之路时间不是很长,但是对封装还是有一点点自己个人的理解,曾经踩过的坑也不在少数,最后总结出我个人风格的封装,听一位大神指点过,每个人都有属 ...

  4. 【c学习-13】

    /*库函数 1:数学函数库:math.h abs():绝对值; acos(),asin(),atan():cos,sin,tan的倒数 exp():指数的次幂 pow(x,y):x的y次幂 log() ...

  5. nodejs--http

    http模块主要用到四个方法: 1.Server类 const http = require('http'); let server = new Server(); server.on('reques ...

  6. Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x0000000

    启动程序报错: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00000006fff80000, 28636 ...

  7. 毕业2年 Summary

    本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/135 看了下去年写毕业一周年总结的时间:2017-6-16,今天 ...

  8. R语言学习笔记(二十):stringr包中函数介绍(表格)

    stringr包中的重要函数 函数 功能说明 R Base中对应函数 使用正则表达式的函数 str_extract() 提取首个匹配模式的字符 regmatches() str_extract_all ...

  9. python2.7入门--- 日期和时间

        Python 程序能用很多方式处理日期和时间,转换日期格式是一个常见的功能.我们今天就来看一下这方面,首先得知道,Python 提供了一个 time 和 calendar 模块可以用于格式化日 ...

  10. Android开发——告诉你Adapter应该写在Activity里面还是外面

    0. 前言 本文转载自AItsuki的博客. 首先说明一下为什么要写这么一篇博客:最近看了一些其他人的项目,发现很多项目的做法是建立一个专门存放Adapter类的Package包,也有的项目干脆直接都 ...