如下所示： import pandas as pd content = ['T', 'F'] * 10 data = pd.DataFrame(content, columns=['Y']) print(data) Y 0 T 1 F 2 T 3 F 4 T 5 F 6 T 7 F 8 T 9 F 10 T 11 F 12 T 13 F 14 T 15 F 16 T 17 F 18 T 19 F data.loc[data['Y'] == 'T'] = 1 data.loc[data['Y'] == 'F'] = 0 print(data) Y 0 1 1 0 2 1 3 0 4 1 5

使用 df=df.values， 可以把Pandas中的dataframe转成numpy中的array 以上这篇Pandas中把dataframe转成array的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软件开发网。 您可能感兴趣的文章:详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例pandas 实现字典转换成DataFrame的方法pandas DataFrame数据转为lis

在代码文件中定义中文时，经常会遇到问题，要么编码错误，要么是无法正常打印显示。 例如，dict_chinese.py： #!/usr/bin/python a={'name': 'fengshou'} b={'name': "丰收"} print "a=", a print "b=", b 问题1 执行，查看结果 $ python dict_chinese.py File "dict_chinese.py", line 5 SyntaxError: Non-ASCII character '\xe4' in file dict_chinese.py on line 5, but no

如下所示： # 创建一个空的 DataFrame df_empty = pd.DataFrame() #或者 df_empty = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C', 'D']) #添加数据 a为一个新的dataframe df_empty = df_empty.append(a) 以上这篇Python创建一个空的dataframe,并循环赋值的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软件开发网。 您可能感兴趣的文章:python中使用while循环的实例Python分

1. 从字典创建Dataframe >>> import pandas as pd >>> dict1 = {'col1':[1,2,5,7],'col2':['a','b','c','d']} >>> df = pd.DataFrame(dict1) >>> df col1 col2 0 1 a 1 2 b 2 5 c 3 7 d 2. 从列表创建Dataframe (先把列表转化为字典，再把字典转化为DataFrame） >>> lista = [1,2,5,7] >>> listb = ['a','b','c','d'] >>> df = pd.Data

今天小编就为大家分享一篇pandas.DataFrame.to_json按行转json的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

reindex更多的不是修改pandas对象的索引，而只是修改索引的顺序，如果修改的索引不存在就会使用默认的None代替此行。且不会修改原数组，要修改需要使用赋值语句。 series.reindex() import pandas as pd import numpy as np obj = pd.Series(range(4), index=['d', 'b', 'a', 'c']) print obj d 0 b 1 a 2 c 3 dtype: int64 print obj.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) 1 a 2.0 b 1.0 c 3

主要介绍了pandas dataframe 中的explode函数用法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

今天小编就为大家分享一篇pyspark 读取csv文件创建DataFrame的两种方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

pandas.DataFrame.sample使用实例 有时候我们只需要数据集中的一部分，并不需要全部的数据。这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样。pandas中自带有抽样的方法。