python – 重塑Pandas Dataframe的最佳方法
内容导读
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内容图文
我有一个这样的一维数据帧设置：
[A1,B1,C1,A2,B2,C2,A3,B3,C3,A4,B4,C4,A5,B5,C5,A6,B6,C6]
在我的程序A1,…中,C6将是从csv读取的数字.
我想将它重塑为2d数据帧,如下所示：
[A1,B1,C1]
[A2,B2,C2]
[A3,B3,C3]
[A4,B4,C4]
[A5,B5,C5]
[A6,B6,C6]
我可以使用循环来制作它,但它会使程序减慢很多,因为我会多次进行这种转换.以这种方式重塑数据的最佳命令是什么？我查看了一堆重构数据帧问题,但找不到任何具体的内容.提前致谢.
解决方法:
解析列表时使用步幅(步骤),假设数据采用您提供的格式.
s = [A1,B1,C1,A2,B2,C2,A3,B3,C3,A4,B4,C4,A5,B5,C5,A6,B6,C6]
请注意,如果s最初是一个包含一行和18列的数据框,则可以通过以下方式将其转换为列表：
s = s.T.iloc[:, 0].tolist()
然后通过以下方式将结果转换为所选维度的数据框：
df = pd.DataFrame({'A': s[::3], 'B': s[1::3], 'C': s[2::3]})
更普遍：
s = range(18)
cols = 3
>>> pd.DataFrame([s[n:(n + cols)] for n in range(0, len(s), cols)])
0 1 2
0 0 1 2
1 3 4 5
2 6 7 8
3 9 10 11
4 12 13 14
5 15 16 17
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 重塑Pandas Dataframe的最佳方法全部内容，希望文章能够帮你解决python – 重塑Pandas Dataframe的最佳方法所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
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