python把dataframe变成array_Pandas中把dataframe转成ar。
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Pandas中把dataframe转成array的⽅法
使⽤
df=df.values，
可以把Pandas中的dataframe转成numpy中的array
以上这篇Pandas中把dataframe转成array的⽅法就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持我们。
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时间： 2018-04-12
今天业务上碰到⽤pandas处理⼀个⼤⽂件的内存不够问题，需要做concat 合并多个⽂件，每个⽂件数据在1.4亿⾏左右.当时第⼀反应是把dataframe分割成多块⼩⽂件处理，后⾯发现即使pandas内存问题解决了,⽤pickle做保存数据时也会提升内存不够的报错，后来把dataframe 对象转化成string，发现内存占⽤减少了近⼀半. 所以打算⽤先转成string再dump到离线⽂件⾥，官⽹⽂档上只有to_string的说明,⽽从string 转dataframe却没有提供直接的函数. 其实
在做数据挖掘的时候，想改⼀个DataFrame的column名称，所以就查了⼀下，总结如下: 数据如下: >>>import pandas as pd >>>a =
pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9]}) >>> a A B C 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 ⽅法⼀：暴⼒⽅法 >>&lumns = ['a','b','c'] >>
实例如下所⽰: import numpy as np import pandas as pd data = {'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen',
import pickle
'Hangzhou', 'Chongqing'], 'year': [2016,2016,2015,2017,2016, 2016], 'population': [2100, 2300, 1000, 700, 500, 500]} frame = pd.DataFrame(
使⽤ pd.Series把dataframe转成Series ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date']) 使⽤astype改变列中的值的类型，注意前⾯要有np df['列名'] = df['列名'].astype(np.int64) 以上这篇pandas把dataframe转成Series，改变列中值的类型⽅法就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持我们. 您可能感兴趣的⽂章: python panda
python数据分析⼯具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本⽂主要是介绍如何对DataFrame数据进⾏操作并结合⼀个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各⾏的数据格式
df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前⼏⾏的数据，默认前5⾏ df_obj.tail() #查看后⼏
有时候我们想要的数据合并结果是数据的轴向连接，在pandas中这可以通过concat来实现.操作的对象通常是Series. Ipython中的交互代码如下: In [17]: from pandas import Series,DataFrame In [18]: series1 = Series(range(2),index = ['a','b']) In [19]: series2 = Series(range(3),index = ['c','d','e']) In [20]: serie
Asc 和 AscB.AscW Asc 函数返回与字符串的第⼀个字母对应的 ANSI 字符代码. Asc(string) AscB 函数和包含字节数据的字符串⼀起使⽤.AscB 不是返回第⼀个字符的字符代码,⽽是返回⾸字节. AscW 是为使⽤ Unicode 字符的 32 位平台提供的.它返回 Unicode (宽型)字符代码，因此可以避免从 ANSI 到 Unicode 的代码转换. Chr 和 ChrB.ChrW Chr 函数返回与指定的 ANSI 字符代码相对应的字符.
Chr(char
⽰例函数 为了开发类型检查器，我们需要⼀个简单的函数对其进⾏实验.欧⼏⾥得算法就是⼀个完美的例⼦: def gcd(a, b): '''Return the greatest common divisor of a and b.''' a = abs(a) b = abs(b) if a < b: a, b = b, a while b != 0: a, b = b, a % b return a 在上⾯的⽰例中，参数 a 和 b 以及返回值应该是 int 类型的.预期的类型将会以函数注解的形式
python的pandas库是⼀个⾮常好的⼯具,⾥⾯的DataFrame更是常⽤且好⽤，最近是越⽤越觉得设计的漂亮,pandas的很多细节设计的都⾮常好，有待使⽤过程中发掘. 好了，发完感慨，说⼀下最近DataFrame遇到的⼀个细节: 在使⽤DataFrame中有时候会遇到表格中的value显⽰不完全，像下⾯这样: In: import pandas as pd longString = u'''真正的科学家应当是个幻想家：谁不是幻想家，谁就只能把⾃⼰称为实践家.⼈⽣的磨难是很多的, 所以我们
pandas为我们提供了多种切⽚⽅法,⽽要是不太了解这些⽅法，就会经常容易混淆.下⾯举例对这些切
⽚⽅法进⾏说明. 数据介绍 先随机⽣成⼀组数据: In [5]: rnd_1 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)] ...: rnd_2 = [random.randrange(1,20) for x in
xrange(1000)] ...: rnd_3 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1
Pandas中根据列的值选取多⾏数据 # 选取等于某些值的⾏记录 ⽤ == df.loc[df['column_name'] == some_value] # 选取某列是否是某⼀类型的数值 ⽤ isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # 多种条件的选取 ⽤ & df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)] # 选取不等于某些值的
最近在⼯作中，遇到了数据合并.连接的问题，故整理如下，供需要者参考~ ⼀.concat：沿着⼀条轴，将多个对象堆叠到⼀起 concat⽅法相当于数据库中的全连接(union all)，它不仅可以指定连接的⽅式(outer join或inner join)还可以指定按照某个轴进⾏连接.与数据库不同的是，它不会去重，但是可以使⽤drop_duplicates⽅法达到去重的效果. concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_ind
pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有，它的作⽤是：是否在原对象基础上进⾏修改 inplace = True：不创建新的对象，直接对原始对象进⾏修改: i nplace = False：对数据进⾏修改，创建并返回新的对象承载其修改结果. 默认是False，即创建新的对象进⾏修改，原对象不变，和深复制和浅复制有些类似. 例: inplace=True情况: import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.rand
构造函数 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) #构造数据框 属性和数据 DataFrame.axes #index: ⾏标签:columns: 列标签 DataFrame.as_matrix([columns]) #转换为矩阵 DataFrame.dtypes #返回数据的类型 DataFrame.ftypes #返回每⼀列的 数据类型float64:_dtype_counts() #返回数据框数据类

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