系统:Windows 7
语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64
编辑器:pycharm-community-2016.3.2
pandas:0.19.2
- 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化
- 今天讲讲pandas模块
- 从Dataframe获取特定的行或者列数据,生成一个列表
Part 1:目标
- 已知一个Df,如下图
- 包括3列
["time", "pos", "value1"]
- 包括8行
[0,1,2,3,4,5,6,7]
- 包括3列
- 目标:
- 获取
["time", "pos", "value1"]
任意一列数据,输出为列表 - 获取第0行数据
- 获取
Df
Part 2:代码
import pandas as pd
dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04", "2019-11-05",
"2019-12-02", "2019-12-03", "2019-12-04", "2019-12-05"],
"pos": ["P1", "P2", "P3", "P4", "P5", "P6", "P7", "P8"],
"value1": [0.5, 0.8, 1.0, 2, 3, 5, 6, 7]}
df_1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1"])
print(df_1, "\n")
print("\n获取列信息")
print("\n方法1")
list1 = df_1["time"].values.tolist()
list2 = df_1["pos"].values.tolist()
list3 = df_1["value1"].values.tolist()
print("time-列:", list1)
print("time-列,数据类型:", type(list1))
print("pos-列:", list2)
print("value1-列:", list3)
print("\n方法2")
list4 = df_1["time"].tolist()
print("time-列:", list4)
print("time-列,数据类型:", type(list4))
print("\n获取行信息")
df_2 = df_1.T
print(df_2)
list5 = df_2[0].tolist()
print(list5)
print(type(list5))
代码截图
运行结果
Part 3:部分代码解读
- 输出列,包括两种方法,从结果上来看没有什么区别,具体有啥区别,欢迎留言来分享
-
df_1["time"].values.tolist()
,格式:df[列名].values.tolist()
-
df_1["time"].tolist()
,格式:df[列名].tolist()
-
- 输出行,本文中其实还是采用输出列的方式,即先将原来的df_1转置再输出列信息,
df_2 = df_1.T
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