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【Python数据处理】pandas.DataFrame格式数据转为列表List或数组array

2023-07-28 922

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简介： pandas.DataFrame格式数据转为列表List或数组array

假设wordsdf是pandas.DataFrame格式数据

import numpy as np
array_data = np.array(wordsdf)#df数据转为np.ndarray()
list_data=array_data.tolist()#将np.ndarray()转为列表
dict_data = dict(list_data)#将列表转为字典

文章标签：

Python

数据处理

关键词：

Python数据

Python列表

Python数据处理

Python数据处理数组

Python List

橙长在互联网时代

凉凉心.

3月前

Java 数据处理索引

（Pandas）Python做数据处理必选框架之一！（二）：附带案例分析；刨析DataFrame结构和其属性；学会访问具体元素；判断元素是否存在；元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...

DataFrame结构每一列都属于Series类型，不同列之间数据类型可以不一样，但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列，该列记录了每一行的索引在DataFrame中，若列之间的元素个数不匹配，且使用Series填充时，在DataFrame里空值会显示为NaN；当列之间元素个数不匹配，并且不使用Series填充，会报错。在指定了index 属性显示情况下，会按照index的位置进行排序，默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。

凉凉心.

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凉凉心.

3月前

Java 数据挖掘数据处理

（Pandas）Python做数据处理必选框架之一！（一）：介绍Pandas中的两个数据结构；刨析Series：如何访问数据；数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等；判断缺失值、获取索引...

Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一，它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据，并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构：Series 和 DataFrame。

凉凉心.

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站大爷

5月前

存储数据采集数据处理

Pandas与NumPy：Python数据处理的双剑合璧

Pandas与NumPy是Python数据科学的核心工具。NumPy以高效的多维数组支持数值计算，适用于大规模矩阵运算；Pandas则提供灵活的DataFrame结构，擅长处理表格型数据与缺失值。二者在性能与功能上各具优势，协同构建现代数据分析的技术基石。

站大爷

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站大爷

7月前

运维数据挖掘数据处理

Pandas时间数据处理：从基础到进阶的实战指南

Pandas时间数据处理涵盖了从基础到高级的全面功能。其核心由Timestamp、DatetimeIndex、Period和Timedelta四个类构建，支持精准的时间点与区间操作。内容包括时间数据生成（字符串解析与序列生成）、时间索引与切片、高级运算（偏移重采样与窗口计算）、时区处理、周期性数据分析及实战案例（如智能电表数据）。此外，还涉及性能优化技巧和未来展望，帮助用户高效处理时间序列数据并应用于预测分析等场景。

站大爷

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代码bug生产队

6月前

测试技术 PHP 开发者

PHP 数组查找：为什么 `isset()` 比 `in_array()` 快得多？

代码bug生产队

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站大爷

7月前

传感器安全数据处理

Pandas时间数据处理：从基础到进阶的实战指南

本文深入讲解Pandas时间数据处理技巧，从时间对象转换到高性能计算全面覆盖。通过真实案例拆解，掌握Timestamp与Period的核心概念、时间序列生成、重采样方法及窗口函数应用。同时剖析时区处理、性能优化策略及常见陷阱解决方案，并展望Pandas 2.0的时间处理新特性。内容强调“时间索引优先”原则，助你高效分析股票K线、用户行为等时间序列数据。

站大爷

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2G冲浪词条

10月前

人工智能 Java

Java 中数组Array和列表List的转换

本文介绍了数组与列表之间的相互转换方法，主要包括三部分：1）使用`Collections.addAll()`方法将数组转为列表，适用于引用类型，效率较高；2）通过`new ArrayList<>()`构造器结合`Arrays.asList()`实现类似功能；3）利用JDK8的`Stream`流式计算，支持基本数据类型数组的转换。此外，还详细讲解了列表转数组的方法，如借助`Stream`实现不同类型数组间的转换，并附带代码示例与执行结果，帮助读者深入理解两种数据结构的互转技巧。

2G冲浪词条

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游客lijmi4663rgsa

10月前

JavaScript 前端开发 API

JavaScript中通过array.map(）实现数据转换、创建派生数组、异步数据流处理、复杂API请求、DOM操作、搜索和过滤等，array.map(）的使用详解（附实际应用代码）

array.map(）可以用来数据转换、创建派生数组、应用函数、链式调用、异步数据流处理、复杂API请求梳理、提供DOM操作、用来搜索和过滤等，比for好用太多了，主要是写法简单，并且非常直观，并且能提升代码的可读性，也就提升了Long Term代码的可维护性。只有锻炼思维才能可持续地解决问题，只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点帮助，麻烦您点个赞支持一下，还可以收藏起来以备不时之需，有疑问和错误欢迎在评论区指出~

游客lijmi4663rgsa

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游客lijmi4663rgsa

10月前

移动开发运维供应链

通过array.some(）实现权限检查、表单验证、库存管理、内容审查和数据处理；js数组元素检查的方法，some（）的使用详解，array.some与array.every的区别（附实际应用代码）

array.some（）可以用来权限检查、表单验证、库存管理、内容审查和数据处理等数据校验工作，核心在于利用其短路机制，速度更快，节约性能。博客不应该只有代码和解决方案，重点应该在于给出解决方案的同时分享思维模式，只有思维才能可持续地解决问题，只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点帮助，麻烦您点个赞支持一下，还可以收藏起来以备不时之需，有疑问和错误欢迎在评论区指出~

游客lijmi4663rgsa

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游客lijmi4663rgsa

10月前

供应链 JavaScript 前端开发

通过array.every(）实现数据验证、权限检查和一致性检查；js数组元素检查的方法，every（）的使用详解，array.some与array.every的区别（附实际应用代码）

array.every（）可以用来数据验证、权限检查、一致性检查等数据校验工作，核心在于利用其短路机制，速度更快，节约性能。博客不应该只有代码和解决方案，重点应该在于给出解决方案的同时分享思维模式，只有思维才能可持续地解决问题，只有思维才是真正值得学习和分享的核心要素。如果这篇博客能给您带来一点帮助，麻烦您点个赞支持一下，还可以收藏起来以备不时之需，有疑问和错误欢迎在评论区指出~

游客lijmi4663rgsa

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