Tôi có một khung dữ liệu chứa một danh sách trên mỗi cột như trong ví dụ dưới đây chỉ có hai cột.
Gamma Beta
0 [1.4652917656926299, 0.9326935235505321, float] [91, 48.611034768515864, int]
1 [2.6008354611105995, 0.7608529935313189, float] [59, 42.38646954167245, int]
2 [2.6386970166722348, 0.9785848171888037, float] [89, 37.9011122659478, int]
3 [3.49336632573625, 1.0411524946972244, float] [115, 36.211134224288344, int]
4 [2.193991200007534, 0.7955134305428825, float] [128, 50.03563864975485, int]
5 [3.4574527664490997, 0.9399880977511021, float] [120, 41.841146628802875, int]
6 [3.1190582380554863, 1.0839109431114795, float] [148, 55.990072419824514, int]
7 [2.7757359940789916, 0.8889801332053203, float] [142, 51.08885697101243, int]
8 [3.23820908493237, 1.0587479742892683, float] [183, 43.831293356668425, int]
9 [2.2509032790941985, 0.8896196407231622, float] [66, 35.9377662201882, int]
Tôi muốn trích xuất cho mỗi cột vị trí đầu tiên của danh sách trên mỗi hàng để có một khung dữ liệu trông như sau.
Gamma Beta
0 1.4652917656926299 91
1 2.6008354611105995 59
2 2.6386970166722348 89
...
Cho đến nay, giải pháp của tôi sẽ giống như [row[1][0] for row in df_params.itertuples[]], mà tôi có thể lặp lại cho mọi chỉ mục cột của hàng và sau đó soạn thảo dữ liệu mới của tôi.
Một giải pháp thay thế là new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]] và sau đó lặp đi lặp lại để đi qua tất cả các cột.
Câu hỏi của tôi là, có một cách ít cồng kềnh hơn để thực hiện thao tác này?
Cột chỉ mục có thể được chuyển đổi thành danh sách, bằng cách gọi pandas.dataframe.index trả về cột chỉ mục dưới dạng mảng và sau đó gọi index_column.tolist [] chuyển đổi index_column thành danh sách. & Nbsp; & nbsp;
pd.read_csv[4= pd.read_csv[6 To get the CSV file used click here.
Làm cách nào để nhận danh sách các giá trị cột trong DataFrame?
Python3
Tolist [] Bạn có thể chuyển đổi cột DataFrame của Pandas thành Liệt kê. DF ['khóa học'] trả về cột DataFrame dưới dạng một chuỗi và sau đó sử dụng các giá trị. Tolist [] để chuyển đổi các giá trị cột thành liệt kê.
Chúng ta có thể chuyển đổi DataFrame thành Liệt kê không?
Phần trên cùng của mã, chứa cú pháp để tạo một khung dữ liệu với dữ liệu trên. Phần dưới cùng của mã chuyển đổi DataFrame thành một danh sách bằng cách sử dụng: df.values.tolist []
Gamma Beta
0 1.4652917656926299 91
1 2.6008354611105995 59
2 2.6386970166722348 89
...
Output:
Nhận danh sách một cột được chỉ định của một gấu trúc
Tolist [] trong gấu trúc là gì?
We will convert the column “Name” into a list.
Tolist [] [Nguồn] Trả về một danh sách các giá trị. Đây là mỗi loại vô hướng, là vô hướng Python [đối với STR, INT, FLOAT] hoặc Danh sách trả về vô hướng Pandas [cho Timestamp/Timedelta/Interval/Pere/Time].
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách lấy một danh sách các cột được chỉ định của DataFrame Pandas. Đầu tiên, chúng tôi sẽ đọc một tệp CSV vào gấu trúc DataFrame. & NBSP;
Python3
Tolist [] Bạn có thể chuyển đổi cột DataFrame của Pandas thành Liệt kê. DF ['khóa học'] trả về cột DataFrame dưới dạng một chuỗi và sau đó sử dụng các giá trị. Tolist [] để chuyển đổi các giá trị cột thành liệt kê.
Chúng ta có thể chuyển đổi DataFrame thành Liệt kê không?
Phần trên cùng của mã, chứa cú pháp để tạo một khung dữ liệu với dữ liệu trên. Phần dưới cùng của mã chuyển đổi DataFrame thành một danh sách bằng cách sử dụng: df.values.tolist []
Tolist [] trong gấu trúc là gì?
new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]4new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]5new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]6
Gamma Beta
0 1.4652917656926299 91
1 2.6008354611105995 59
2 2.6386970166722348 89
...
new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]8
Output:
Nhận danh sách một cột được chỉ định của một gấu trúc
Tolist [] [Nguồn] Trả về một danh sách các giá trị. Đây là mỗi loại vô hướng, là vô hướng Python [đối với STR, INT, FLOAT] hoặc Danh sách trả về vô hướng Pandas [cho Timestamp/Timedelta/Interval/Pere/Time].
Python3
new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]4new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]5import1import2new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]2import4
new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]4new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]5import1import2new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]2pandas as pd0
Output:
Nhận danh sách một cột được chỉ định của một gấu trúc
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách lấy một danh sách các cột được chỉ định của DataFrame Pandas. Đầu tiên, chúng tôi sẽ đọc một tệp CSV vào gấu trúc DataFrame. & NBSP;
Lưu ý: Để nhận tệp CSV được sử dụng bấm vào đây.
Python3
[row[1][0] for row in df_params.itertuples[]]9= new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]1new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]2pandas as pd0
new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]4new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]5new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]6
Gamma Beta
0 1.4652917656926299 91
1 2.6008354611105995 59
2 2.6386970166722348 89
...
new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]8
Output:
Nhận danh sách một cột được chỉ định của một gấu trúc
Tương tự, phá vỡ nó xuống & nbsp; & nbsp;
Python3
new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]4new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]5import1import2new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]2data 6
new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]4new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]5import1import2new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]2pandas as pd0
Output:
Nhận danh sách một cột được chỉ định của một gấu trúc
Tương tự, phá vỡ nó xuống & nbsp; & nbsp;
new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]4new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]5import1import2new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]2data 6
Python3
Sử dụng hàm python list [] function & nbsp; để có được danh sách một cột được chỉ định
new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]4new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]5new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]6
Gamma Beta
0 1.4652917656926299 91
1 2.6008354611105995 59
2 2.6386970166722348 89
...
pd.read_csv[3
Output:
Nhận danh sách một cột được chỉ định của một gấu trúc
Tương tự, phá vỡ nó xuống & nbsp; & nbsp;
new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]4new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]5import1import2new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]2data 6
Python3
Sử dụng hàm python list [] function & nbsp; để có được danh sách một cột được chỉ định
new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]4new_df = df_params['Gamma'].apply[lambda x: x[0]]5pd.read_csv[9
Gamma Beta
0 1.4652917656926299 91
1 2.6008354611105995 59
2 2.6386970166722348 89
...
"nba.csv"1
Output:
Nhận danh sách một cột được chỉ định của một gấu trúc