Как сделать словарь pandas
Как построить словарь с Dataframe. df Vendor Project 0 John Cordoba 1 Saul Pampa 2 Peter La Plata 3 John Federal District 4 Lukas Salta 5 Thomas Rio Grande 6 Peter Rio Salado 7 Peter Bahia Blanca Результат, который мне нужен, - это словарь с поставщиками в качестве ключей и проектами в качестве.
Я хочу создать словарь из двух неравных списков, количество ключей которых в два раза меньше значения: a = [1, 2] b = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] >>> dict = Вручную создать этот словарь можно, но мне нужно создать его в for loop.
Вы можете использовать методы DataFrame groupby и to_dict , которые будут выполнять всю тяжелую работу в циклах pandas, а не Python, например:
если это нормально?
EDIT: Если вы хотите, вы можете преобразовать его в простой диктант:
Чтобы создать простой словарь, используя два списка в python, вы пишете (есть варианты)
Где zip()-это встроенный python, который берет один элемент из каждого списка в одной и той же позиции и возвращает список кортежей. Приведя эти кортежи с помощью метода dict(), вы можете создать словарь, где list1 предоставляет ключи словаря, а list2-значения. Таким образом, оба списка должны иметь одинаковую длину, так как метод zip будет перебирать предоставленные списки. Вы также можете использовать izip(), который можно найти в модуле itertools. izip() вернет итератор вместо списка. Хотя они оба используются одинаково, в зависимости от размера списка, более эффективно использовать izip(), поскольку izip() будет возвращать один итерационный объект за раз, а не загружать весь список в память. При этом, когда вы используете словарь, все его содержимое загружается в память, так что поиск ключей и значений происходит быстро. (извините за касательную).
Похожие вопросы:
Теперь у меня есть словарь, и я хочу сгладить его до кортежа, состоящего из двух списков: ([3.3, 3.3, 2.9], [0.82, 0.48, 0.66]) 3.3 появляется дважды, потому что в.
Я искал, чтобы создать словарь из двух наборов списков. Я понимаю как это сделать если я хочу чтобы каждый элемент в каждом списке был помечен ключом и значением например: list_one = ['a', 'b', 'c'].
Я пытаюсь преобразовать dataframe в словарь в pandas, и у меня возникла проблема. Когда я указываю имена столбцов, мне удается преобразовать dataframe в словарь, но когда я пытаюсь сделать это без.
Как построить словарь с Dataframe. df Vendor Project 0 John Cordoba 1 Saul Pampa 2 Peter La Plata 3 John Federal District 4 Lukas Salta 5 Thomas Rio Grande 6 Peter Rio Salado 7 Peter Bahia Blanca.
Я хочу создать словарь из двух неравных списков, количество ключей которых в два раза меньше значения: a = [1, 2] b = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] >>> dict =
У меня есть два списка: list_1 = ['2', '1', '1', '2', '1', '2', '1', '5', '4', '3', '2', '1', '3', '2', '1'] list_2 = ['az', 'z', 'c', 'bo', 'o', 'bo', 'o', 'beggh', 'eggh', 'ggh', 'gh', 'h', 'akl'.
Вопрос в том, как я должен создать словарь из двух разных списков длины. У меня нет словаря. Я хочу создать словарь. Я хотел бы создать словарь из двух списков, которые имеют разную длину, когда я.
Я пытаюсь создать словарь из pandas dataframe. В частности, мне нужно: Возьмите первые столбцы (x) и используйте точки данных в каждой из их строк вместе в качестве ключей. Составьте словарь для.
Я извлекаю данные из excel листа и сохраняю их в dataframe. Я хочу создать словарь пар key:value из столбцов dataframe. Например: [] и.
У меня есть датафрейм под названием "Lookup", который выглядит примерно так:
Я хочу использовать это, чтобы создать словарь, чтобы импортировать большой CSV, чтобы сохранить низкий объем памяти.
Большой csv слишком велик, чтобы использовать параметр low_memory = False в pd.read_csv.
Я мог бы впоследствии изменить тип данных или вручную ввести все переменные, но у меня есть переменные 200+, и я не хочу явно выписывать словарь.
Я использовал следующий код
но оба они сталкиваются с одной и той же проблемой помещения 'Type' внутри кавычек в словаре, например, "np.uint16", а не np.uint16
Это означает, что когда я запускаю read_csv:
Как я могу создать словарь, содержащий переменную и тип данных из фрейма данных pandas, который затем можно будет использовать внутри оператора read_csv без ошибок?
Вы можете создать dataframe из словаря, передавая словарь как данные Аргумент к классу DataFrame ().
В этом руководстве мы узнаем, как создать Pandas Dataframe из словаря Python.
Синтаксис – Создать dataframe
Синтаксис для создания DataFrame из объекта словаря показан ниже.
Каждый элемент в словаре переведен в столбец, с ключом в качестве имени столбца и массив значений в качестве значений столбцов.
Пример 1: Создать dataframe из словаря
В следующем примере мы создадим словарь и передам этот словарь в качестве аргумента данных для класса DataFrame ().
Основные значения (имена, физики, химии, алгебры) преобразованы в имена столбцов и массив значений в значения столбцов.
Пример 2: Создать dataframe из словаря Python
В этом примере мы создадим DataFrame с двумя столбцами и четырьмя рядами данных с использованием словаря.
видео
Резюме
В этом руководстве Pandas мы узнали, как создать Pandas DataFrame из словаря Python с помощью хорошо подробных примеров.
Используйте pandas для преобразования содержимого Excel в словарь
Используйте pandas для преобразования содержимого Excel в словарь
Используйте pandas для чтения файлов Excel
Интеллектуальная рекомендация
Как Python получает информацию о версии
Mysql соединение ненормально
Создание среды автоматизации Android в среде Windows (Framework для Appium)
Краткие шаги для сборки Android следующие: 1. Установите JDK, настройте переменную среды JDK. Обратите внимание, что компьютер - 32 бита или 64 бита, и он должен быть связан с. 2. Установите Eclipes и.
Android SQLite данные локального кэша
1. В Android локальное хранилище данных делится на хранилище данных SQLite, хранилище данных Sharedprferences, хранилище файлов, ContentProvider и одно для сети (сеть). 1. Главным образом объясните хр.
Междоменная обработка jsonp в jQuery, без разрешения-контроля доступа, неожиданный токен
введение Ajax не может успешно получать данные между доменами и должен обрабатываться jsonp Ошибка следующая 1. Перейдите на jsonp На данный момент этого недостаточно. По-прежнему не удается получить .
Читайте также: