DataFrame、nparray和list格式之间的转换
将DataFrame转化为nparray
pandas.DataFrame 有values属性
文档解释：Return a Numpy representation of the DataFrame.
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7x = pd.DataFrame([[1,3],[2,4],[9,6]]) y = x.values print(x) print(type(x)) print(y) print(type(y))
输出：
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180 1 0 1 3 1 2 4 2 9 6 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> [[1 3] [2 4] [9 6]] <class 'numpy.ndarray'>
DataFrame数据的操作
在Dataframe中新添加一列
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3import pandas as pd data = pd.DataFrame(columns=['a','b'], data=[[1,2],[3,4]])
data
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10>>> data a b 0 1 2 1 3 4
增加一列空列
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2data['c'] = ''
data
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10>>> data a b c 0 1 2 1 3 4
新增一列
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2data['d'] = [5,6]=
data
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13>>> data a b c d 0 1 2 5 1 3 4 6
数组的定义
一维数组的定义
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2x = [1 for i in range(3)]
输出：
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2[1, 1, 1]
二维数组的定义
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2x = [[0 for j in range(4)]for i in range(3)]
输出：
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2[[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]
生成34的二维数组，而非43的二维数组
注意观察：i 在 j 的后面，这样写也是为了表明行的定义在列定义的后面
将多维数据转为一维数组
bug示例：X must be 1D: shape is (1440, 1)
区别a=[[1,2,3,4,5]];a.dim=2
b=[1,2,3,4,5],b.dim=1
a是二维数组，而b是一维数组，两者不可以直接进行赋值(a = b)等类似维度匹配的操作，这是不合法的，所以报错
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5import operator from functools import reduce a = [[1,2,3], [4,6], [7,8,9,8]] print(reduce(operator.add, a))
输出：
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2[1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 8]
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最后
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