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python 数据处理 pandas使用技巧
最近在处理一些数据,发现以前所使用的一些方法可能比较笨拙,python 之中有一些比较方便的数据处理函数和技巧,所以写下此篇博客记录一下
1、Dict TO List, TO Dataframe
dict_a= dict()
for i in range(11):
dict_a['blk_%d'%i]=10-i
print(dict_a)
建立如下字典:
{'blk_0': 10, 'blk_1': 9, 'blk_2': 8, 'blk_3': 7, 'blk_4': 6, 'blk_5': 5, 'blk_6': 4, 'blk_7': 3, 'blk_8': 2, 'blk_9': 1, 'blk_10': 0}
字典转列表:
list_b=list(dict_a.items())
print(list_b)
[('blk_0', 10), ('blk_1', 9), ('blk_2', 8), ('blk_3', 7), ('blk_4', 6), ('blk_5', 5), ('blk_6', 4), ('blk_7', 3), ('blk_8', 2), ('blk_9', 1), ('blk_10', 0)]
列表转DataFrame:
pd_c=pd.DataFrame(list_b,columns=["id","conent"])
print(pd_c)
id conent
0 blk_0 10
1 blk_1 9
2 blk_2 8
3 blk_3 7
4 blk_4 6
5 blk_5 5
6 blk_6 4
7 blk_7 3
8 blk_8 2
9 blk_9 1
10 blk_10 0
标签:10,pd,python,list,dict,blk,numpy,pandas 来源: https://blog.csdn.net/weixin_42213421/article/details/112426652
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