python数据框转化为矩阵_python的dataframe转换为多维矩阵的方法

python的dataframe转换为多维矩阵的方法

最近有一个需求要把dataframe转换为多维矩阵，然后可以使用values来实现，下面记录一下代码，方便以后使用。

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(3,3),columns=list('abc'),index=list('ABC'))

print(df)

print('============')

print(df.values)

实现的效果：

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时间： 2018-04-09

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

在技术问答中看到一个这样的问题,感觉相对比较常见,就单开一篇文章写下来. 从纯文本格式文件 "file_in"中读取数据,格式如下: 需要输出成"file_out",格式如下: 数据的原格式是"类别:内容",以空行"\n"为分条目,转换后变成一个条目一行,按照类别顺序依次写出内容. 建议读取后,使用pandas,把数据建立称DataFrame的表格.这样方便以后处理数据.但是原格式并不是通常的表格格式,所以要先做一些简单的处理

假设我有一个DataFrame(df)如下: name age id mike 10 1 tony 14 2 lee 20 3 现在我想把id 放到最前面,变成: id name age df_id = df.id df = df.drop('id',axis=1) df.insert(0,'id',df_id) 以上这篇python DataFrame 修改列的顺序实例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中datet

在机器学习过程中,通常会通过pandas读取csv文件,保持成dadaframe格式,然而有时候需要对dataframe中的时间字段进行数据建模,比如时间格式为datetime,那么像一般操作dataframe的方式来操作时间字段会报错的,所以在使用sklearn库进行fit和predict的时候,通常要把时间字段首先转换为timestamp格式,在fit和predict之后,如果需要matplotlib绘图的时候,再把timestamp格式转换为时间字符串,比如2017-02-01 14:25

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

使用astype实现dataframe字段类型转换 # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd df = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':'1'}, {'col1':'b', 'col2':'2'}]) print df.dtypes df['col2'] = df['col2'].astype('int') print '-----------' print df.dtypes df['col2'] = df['c

有些字段会用base64_decode加密存储,在每次查询都要查询出来解码.比较麻烦,laravel的model提供方法处理 在对应的model里面 格式为(set/get)(字段名称,注1)(Attribute) 注: 1.首字母大写,下划线的地方字母大写.例如product_json在这里的写法是ProductJson /** * 查询用户的时候name字段处理 * * @author Eric * @param $value * @return string */ public funct

Python DataFrame 如何设置列表字段/元素类型? 比如笔者想将列表的两个字段由float64设置为int64,那么就要用到DataFrame的astype属性,举例如图: 该例列表为"m_pred_survived"字段为"PassengerId"及"Survived",设置为int64类型,最后可以输出检验下是否正确. m_pred_survived = pd.DataFrame(columns=['PassengerId', '

本文实例讲述了Python编码类型转换方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1:Python和unicode 为了正确处理多语言文本,Python在2.0版后引入了Unicode字符串. 2:python中的print 虽然python内部需要将文本编码转换为unicode编码来处理,而终端显示工作则由传统的Python字符串完成(实际上,Python的print语句根本无法打印出双字节的Unicode编码字符). python的print会对输出的unicode编码(对其它非unicode编

今天用numpy 的linalg.det()求矩阵的逆的过程中出现了一个错误: TypeError: No loop matching the specified signature and casting was found for ufunc det 查了半天发现是数据类型的问题,numpy在算逆的时候会先检查一下数据类型是否一致,若不一致就会报错(话说这个错误提示信息也太难理解了,还得看源码o(╯□╰)o). 由于我的数据是用pandas.DataFrame读取的,所以每一列的数据类型有可

这篇文章主要介绍了python DataFrame转dict字典过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 背景:将商品id以及商品类别作为字典的键值映射,生成字典,原为DataFrame # 创建一个DataFrame # 列值类型均为int型 import pandas as pd item = pd.DataFrame({'item_id': [100120, 10024504, 1055460], 'item_categor

1.df=DataFrame([{'A':'11','B':'12'},{'A':'111','B':'121'},{'A':'1111','B':'1211'}]) print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一列的值 11 print df.ix[[1]].values[0][1]

一.python对json的支持 从python2.6开始,python标准库中添加了对json的支持,操作json时,只需要import json即可. 二.python对象转换成json字符串 在把python对象转换成json字符串时,只需要如下知识即可: 1.python对象到json字符串的转换规则: Python JSON dict object list, tuple array str, unicode string int, long, float number True tr

使用xlrd读取出来的时间字段是类似41410.5083333的浮点数,在使用时需要转换成对应的datetime类型,下面代码是转换的方法: 首先需要引入xldate_as_tuple函数 from xlrd import xldate_as_tuple 使用方法如下: #d是从excel中读取出来的浮点数 xldate_as_tuple(d,0) xldate_as_tuple第二个参数有两种取值,0或者1,0是以1900-01-01为基准的日期,而1是1904-01-01为基准的日期.该函数