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[[文件:Pandas_DataStructure.png|右|无框|600x600像素]] DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。 ===pandas dataframe conversion=== ===dict=== ====dict -> dataframe==== d1 = {"columns":["Apple","Pear"],"data":[[12,0], [8,7], [1, 9]]} df2 = pd.DataFrame(d1['data']) Apple Pear 0 12 0 1 8 7 2 1 9 df2.columns=d1['columns'] Index(['Apple', 'Pear'], dtype='object') ====dataframe -> dict==== Syntax: DataFrame.to_dict(orient=’dict’, into=) Parameters: *orient: String value, (‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’) Defines which dtype to convert Columns(series into). For example, ‘list’ would return a dictionary of lists with Key=Column name and Value=List (Converted series). *into: class, can pass an actual class or instance. For example in case of defaultdict instance of class can be passed. Default value of this parameter is dict. ====Example==== ... df2.to_dict('split') {'index': [0, 1, 2], 'columns': ['Apple', 'Pear'], 'data': [[12, 0], [8, 7], [1, 9]]} df2.to_dict('records') [{'Apple': 12, 'Pear': 0}, {'Apple': 8, 'Pear': 7}, {'Apple': 1, 'Pear': 9}] ===list=== ====list -> dataframe==== See also: dict -> dataframe ====dataframe -> list==== a1 = df1.values # values方法将dataframe转为numpy.ndarray l1 = a1.tolist() l1[0] # get frist value usys.utime(l1[0][7].value/10**9) * P.S. 日期型的字段转换后格式:Timestamp('2017-04-13 13:48:32'),pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp. 可以使用 usys.utime(l1[0][7].value/10**9) 转换。 [[分类:Develop]] [[分类:Python]] [[分类:Pandas]]
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