[Python]高阶-玩转数据类型转换

常用的格式转换函数

一、Python、NumPy、Pandas数据类型互转

行为输入	列为输出
————>	str	list	tuple	set	dict (自定义索引(键))
str	/	list(str)	tuple(str)	set(str)
list	''.join(list)	/	tuple(list)	set(list)
tuple		list(tuple)	/	set(tuple)
set	''.join(set)	list(set)	tuple(set)	/
dict					/
ndarray		np.array.tolist()	tuple(np.array)	set(np.array)
pd.Series
pd.DataFrame					1)df.to_dict(orient='dict') 2)df.to_dict(orient='list') 3)df.to_dict(orient='series') 4)df.to_dict(orient='records')

右续上表：

行为输入	列为输出
————>	ndarray	pd.Series(data, index)	pd.DataFrame(dict) (dict含索引)
str
list	np.array(list)	pd.Series(list, index= ['one', 'two', 'three', 'four', 'five']) #list是多个数据(包括不同类型)的列表(该数据本身可以是列表==列表的嵌套==二维数组)	pd.DataFrame(list, index = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'], columns = ['year', 'state', 'pop']) #本质==热图 二维数据表
tuple
set	np.array(set)
dict		pd.Series(dict) #dict中的key充当Series的索引index	pd.DataFrame(dict) #key 充当DataFrame 的 columns
ndarray	/		pd.DataFrame(np.array, index = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'], columns = ['year', 'state', 'pop'])
pd.Series	1)pd.Series.as_matrix(series) 2)series.as_matrix() #series表示某个Series类型的数据	/
pd.DataFrame	1)pd.DataFrame.as_matrix(df) 2)df.as_matrix() 3)df.values 4)np.array(df) 5)df.as_matrix(['column'])		/

二、函数传递的参数类型

• 可哈希元素
  一旦函数使用过程中出现可迭代对象所存储的元素不可哈希，就会抛出TypeError: unhashable type set/list/dict 类似错误

解决方法

逐个元素修改

	具体数据类型
可哈希的元素	int、float、str、tuple
不可哈希的元素	list、set、dict

• 问题：为什么 list 是不可哈希的，而tuple是可哈希的？

1. 因为 list 在它的生命期内，是可变的，你可以在任意时间改变其内的元素值。
2. 所谓元素可不可哈希，意味着是否使用 hash 进行索引
3. list 不使用 hash 进行元素的索引，自然它对存储的元素没有可哈希的要求；而 tuple 使用 hash 值进行索引。