Pandas 使用静态数据创建数据帧
我有这样一个数据集:{'IT',[1,20,35,44,51,…,1000]} 我想将其转换为python/pandas数据帧。我想看到以下格式的输出。如何实现这一输出Pandas 使用静态数据创建数据帧,pandas,dataframe,python-3.6,Pandas,Dataframe,Python 3.6,我有这样一个数据集:{'IT',[1,20,35,44,51,…,1000]} 我想将其转换为python/pandas数据帧。我想看到以下格式的输出。如何实现这一输出 Dept Count IT 1 IT 20 IT 35 IT 44 IT 51 .. . .. . .. . IT 1000 下面是我可以写的方法,但这并不是处理海量数据的有效方法 data = [['IT',1],['IT',2],[
Dept Count
IT 1
IT 20
IT 35
IT 44
IT 51
.. .
.. .
.. .
IT 1000
下面是我可以写的方法,但这并不是处理海量数据的有效方法
data = [['IT',1],['IT',2],['IT',3]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Dept','Count'])
print(df)
对元组使用列表理解并传递到
DataFrame
构造函数:
d = {'IT':[1,20,35,44,51], 'NEW':[1000]}
data = [(k, x) for k, v in d.items() for x in v]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Dept','Count'])
print(df)
Dept Count
0 IT 1
1 IT 20
2 IT 35
3 IT 44
4 IT 51
5 NEW 1000
您可以使用
melt
import pandas as pd
d = {'IT': [10]*100000}
df = pd.DataFrame(d)
df = pd.melt(df, var_name='Dept', value_name='Count')
无需列表理解,因为
pandas
会自动为每一行填写列表
import pandas as pd
d = {'IT':[1,20,35,44,51,1000]}
df = pd.DataFrame({'dept': 'IT', 'count': d['IT']})