在python中如何将一列拆分为多列并带有标题?
我有一列数据。我想创建时间序列。。因此,我想将一列拆分为多个带有标题的列。这是我在这个链接上的数据,总有168个值 我想用这样的方式处理数据: 如何做到这一点。。请帮忙 使用:在python中如何将一列拆分为多列并带有标题?,python,pandas,Python,Pandas,我有一列数据。我想创建时间序列。。因此,我想将一列拆分为多个带有标题的列。这是我在这个链接上的数据,总有168个值 我想用这样的方式处理数据: 如何做到这一点。。请帮忙 使用: #create 1d numpy array url = 'https://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat' a = pd.read_csv(url, names=['val']).values c = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr','Ma
#create 1d numpy array
url = 'https://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat'
a = pd.read_csv(url, names=['val']).values
c = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr','May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']
i = np.arange(1946, 1960)
#reshape and create new DataFrame by contructor
df = pd.DataFrame(a.reshape(14, 12), index=i, columns=c)
使用:
请不要发布代码、数据或输出的截图或链接。花点时间构造一个问题,其中包含内联列出的所有相关信息,如格式正确的代码和示例输入/输出。看一看如何创建,然后相应地编辑您的帖子。请不要发布代码、数据或输出的截图或链接。花点时间构造一个问题,其中包含内联列出的所有相关信息,如格式正确的代码和示例输入/输出。看看如何创建一个,然后相应地编辑你的帖子。还有一个问题。。如果我想将此df文件转换为csv。。如何做到这一点?使用
df.to_csv('out.csv')
,再检查一个问题。。如果我想将此df文件转换为csv。。如何操作?使用df.to_csv('out.csv')
,检查
print (df)
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep \
1946 26.663 23.598 26.931 24.740 25.806 24.364 24.477 23.901 23.175
1947 21.439 21.089 23.709 21.669 21.752 20.761 23.479 23.824 23.105
1948 21.937 20.035 23.590 21.672 22.222 22.123 23.950 23.504 22.238
1949 21.548 20.000 22.424 20.615 21.761 22.874 24.104 23.748 23.262
1950 22.604 20.894 24.677 23.673 25.320 23.583 24.671 24.454 24.122
1951 23.287 23.049 25.076 24.037 24.430 24.667 26.451 25.618 25.014
1952 23.798 22.270 24.775 22.646 23.988 24.737 26.276 25.816 25.210
1953 24.364 22.644 25.565 24.062 25.431 24.635 27.009 26.606 26.268
1954 24.657 23.304 26.982 26.199 27.210 26.122 26.706 26.878 26.152
1955 24.990 24.239 26.721 23.475 24.767 26.219 28.361 28.599 27.914
1956 26.217 24.218 27.914 26.975 28.527 27.139 28.982 28.169 28.056
1957 26.589 24.848 27.543 26.896 28.878 27.390 28.065 28.141 29.048
1958 27.132 24.924 28.963 26.589 27.931 28.009 29.229 28.759 28.405
1959 26.076 25.286 27.660 25.951 26.398 25.565 28.865 30.000 29.261
Oct Nov Dec
1946 23.227 21.672 21.870
1947 23.110 21.759 22.073
1948 23.142 21.059 21.573
1949 22.907 21.519 22.025
1950 24.252 22.084 22.991
1951 25.110 22.964 23.981
1952 25.199 23.162 24.707
1953 26.462 25.246 25.180
1954 26.379 24.712 25.688
1955 27.784 25.693 26.881
1956 29.136 26.291 26.987
1957 28.484 26.634 27.735
1958 27.945 25.912 26.619
1959 29.012 26.992 27.897