python dataframe筛选列表的值转为list【常用】

最新推荐文章于 2024-02-03 22:10:26 发布
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【Pandas数据处理100例】（八十五）：Pandas将DataFrame数据转化成字典数据
优快云 精品推荐
11-30 1320
该函数可以实现将Pandas中的DataFrame数据导出为Python中的字典格式数据。
Scala Spark SQL 将dataframe中某一列的所有值转化成list取出（包含列值为Seq(String)的情况）
忆浅曦
12-03 6418
很久没有更新博客了，因为最近工作确实也很忙，不过忙碌的工作也让我收获了很多新的知识，趁着忙碌的间隙，来记录一下自己的成长。 这次的场景是：需要单独取出DataFrame中的某一列的所有值供Java程序使用。 下面的demo包含两个例子： 1.column value Type -> String, 即 row->String ,需要用到mkString这个方法 2.column value Type -> WrappedArray, 即Seq(String) ->String, 需要
取出Dataframe中一行并将其转换为列表
wyyxhsqlfr的博客
01-05 7816
import pandas as pd order_list = pd.DataFrame(np.array([[12,3,1],[13,4,0],[17,4,5],[16,5,2],[14,3,1]]), columns = ['capacity required','unit returns','time remaining']) order1 = np.array(order_list.iloc[1]) order1 = order1.toli.
Dataframe 提取某一列的数据 并转为列表的形式
搬砖小能手
02-17 1万+
Dataframe 提取某一列的数据 并转为列表的形式
【python】【pandas】读取DataFrame的某一列形成一个列表
Good_Hope的博客
06-03 4789
读取DataFrame的某一列形成一个列表
dataframe转化为list_【掘金使用技巧4】list[dict]类型数据的提取与储存
weixin_28757113的博客
01-19 566
在掘金终端的使用过程中，一些数据的提取和储存不太方便。小编针对数据的提取和储存问题，提供一些解决方法和使用范例，欢迎大家一起学习讨论。list[dict]类型数据，以tick里面的quotes为例tick数据是一类比较特殊的数据，返回字段中的quotes代表五档行情，是一个list[dict]的结构。其中quotes[0]-quotes[4]代表1-5档行情，每一档行情里面又分为"bid...
pandas通过list筛选行
zr1213159840的博客
09-17 1万+
有一个需求不知道大家有没有遇到过，一个list中存了很多个值，我们需要提取出在这个列表中出现的值的所有行，比如： 这张表中有node0_id和node1_id，如果我们有一部分id在一个列表中，查找到所有和这个列表中出现的值的列，可以用如下方法： 我现在有个list中有节点编号， 找出包含这些值的节点 df_node0_dead = df_close[df_close['node0_id'].isin(dead_node_list)] 用一个isin就可以了 ...
DataFrame 将某列数据转为数组的方法
12-25
您可能感兴趣的文章:python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例pandas修改DataFrame列名的方法pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例Python将DataFrame的某一列作为index的方法python DataFram
python DataFrame把两列的值对应起来变成新的列，或把列值中的字典展开为新列
拾人牙慧
07-11 2625
把列值中的字典展开为新列 原始的DataFrame如下： df = pd.DataFrame([[1,'a',{'a':'vv','b':'cc'}],[2,'b',{'c':'vv','b':'cc'}], [3,'c',{'b':'cc'}], [4,'n',{'a':'cc'}]], columns =['id', 'prop', 'value']) 把‘value’转换为list后再变成DataFrame即可： pd.DataFrame(list(df['value'])) 把两列的值对.
【Python】DataFrame 根据多列值拆分成多个表，多表合并一个大表格
morcit333的博客
02-29 5004
根据dataframe某列或多列进行拆分，获得小dataframe后从大到小排序，取前90%，再合并成一个大的dataframe
python计算两个DataFrame的指定两列中，相同的数据有多少
qq_40178216的博客
02-03 1307
经过json数据提取和字符串清洗，统计结果A和结果B中，red列和blue列是一样的数量有多少。
python spark dataframe_pyspark dataframe 常用操作
weixin_39612023的博客
11-21 590
spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。1、union、unionAll、unio...
3 步理清 Python 数据分析关键点，新手必看
静觅
05-21 776
“ 阅读本文大概需要 5 分钟。 ”大家好，我是大鹏，城市数据团联合发起人，致力于 Python 数据分析、数据可视化的应用与教学。和很多同学接触过程中，我发现自学 Py...
python dataframe的某一列变为list_Python数据分析系列文章之Pandas(上)
weixin_39598094的博客
11-09 3950
本篇是【机器学习与数据挖掘】头条号原创首发Python数据分析系列文章的第三篇Python数据分析系列文章之Python基础篇Python数据分析系列文章之NumpyPython数据分析系列文章之Pandas(上)Python数据分析系列文章之Pandas(下)Python数据分析系列文章之ScipyPython数据分析系列文章之MatplotlibPython数据分析系列文章之SeabornPy...
Dataframe,数据框，按照含有指定列名的列表list来选择列数据
闲看庭前雪的博客
12-15 5429
系列文章目录 标准化处理数据和panda读取excel数据，保存数据 Dataframe,数据框，按照指定列名列表list来选择列数据系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用list筛选df列数据解决方案总结 前言 主要就是自己经常会忘，或者和loc，iloc混淆了，在处理数据时，又经常用到，所以记载一下。 将需要筛选的几列数据的列名汇总成一个list，然后通过list筛选Dataframe，非常简单。 一、pandas是什么？ pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任
python dataframe数据条件筛选
weixin_33755847的博客
03-12 5040
一般情况下我们从一堆数据中选择我们获取想要的数据会通过一下方式： （1）创建链表或数组； （2）用for 循环遍历所有数据，将想要的存入链表或数组。 但是python中我们不需要这么做，我们可以用Pandas库帮我们解决这个问题：具体使用看实例： import numpy as np import pandas as pd from time import time from I...
【转载】使用Pandas对数据进行筛选和排序
aiqituo9030的博客
11-02 1万+
使用Pandas对数据进行筛选和排序 本文转载自：蓝鲸的网站分析笔记 原文链接：使用Pandas对数据进行筛选和排序 目录： sort() 对单列数据进行排序 对多列数据进行排序 获取金额最小前10项 获取金额最大前10项 Loc 单列数据筛选并排序 多列数据筛选并排序 按筛选条件求和(sumi...
pandas dataframe 根据特定值筛选行的方法
热门推荐
zjhcdns的博客
03-04 2万+
应用中偶尔用到筛选dataframe最近找到了个一个很好又自由的方法，df.isin()函数 data = df.read_csv('test.csv') 筛选不包含0的行 data = data[~ data[’col‘].isin([0.0])] 同时也可以作为筛选包含0的行 data = data[data[’col‘].isin([0.0])] 0.0 也可以是任何...
python dataframe提取行
最新发布
03-20
### 如何用 Pandas 在 Python 中根据条件或索引提取 DataFrame 的行 在 Pandas 库中，可以通过布尔索引、`loc` 和 `iloc` 方法等多种方式实现基于条件或索引来提取 DataFrame 的特定行。 #### 使用布尔索引筛选符合条件的行 通过定义逻辑条件表达式可以直接筛选出满足条件的行。例如，在给定的示例代码中： ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4], 'attr': [22, 33, 22, 44, 66] }, index=[10, 20, 30, 40, 50]) a = df[(df.BoolCol == 3) & (df.attr == 22)].index.tolist() print(a) ``` 上述代码实现了对 `BoolCol` 列等于 3 并且 `attr` 列等于 22 的行进行筛选，并返回这些行对应的索引列表[^1]。 #### 使用 `.loc[]` 基于标签索引提取行 如果需要更精确地控制哪些行被选中，则可以使用 `.loc[]` 方法。`.loc[]` 支持按照行索引标签或者列名来进行选择。例如： ```python selected_rows = df.loc[df['BoolCol'] > 2] print(selected_rows) ``` 这里选择了所有 `BoolCol` 列大于 2 的行[^4]。 #### 修改索引数据类型的场景 当需要调整当前 DataFrame 索引的数据类型时，可先将其转换为目标类型再重新设定为索引。比如下面的例子展示了如何将字符串形式的名字作为新的整数型 ID 设置成索引[^2]: ```python df.reset_index(inplace=True) df['Name_ID'] = pd.to_numeric(df['Name'].str.extract(r'(\d+)'), errors='coerce') df.set_index('Name_ID', inplace=True) print(df) ``` 此操作会尝试从名字字段解析出数字部分并转为数值型新索引。 #### 按照自定义区间划分 dataframe 对于具有连续编号作为默认索引的情况，有时希望按照一定规律拆分成多个子集。虽然 groupby 不完全适用于这种需求，但借助辅助列仍能完成任务[^3] : ```python maxmin_all_locations["group"] = maxmin_all_locations.groupby((maxmin_all_locations.index // 9)).ngroup() groups = {g: d for g, d in maxmin_all_locations.groupby("group")} for key, value in groups.items(): print(f"Group {key}: \n{value}\n") ``` 这段脚本利用了 floor division 来计算每个原始记录所属的大组号，进而形成分组依据。 --- ### 总结 以上介绍了几种常见的方法用于从 Pandas DataFrames 中抽取所需行的技术手段，包括但不限于简单的布尔掩码应用以及更为复杂的多重标准联合判定过程；同时也探讨了一些特殊情形下的变换技巧如更改现有次序类别或是分割整个表结构成为若干片段等问题解决方案。
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