Python 如何使用to_剪贴板（）提供数据帧的可复制副本 该问题以前被标记为的副本。 如果您需要制作合成（伪造）数据以共享，请转到该问题 其他问题和相关答案包括如何创建可复制的数据帧 它们不包括如何使用将现有数据帧复制到剪贴板，而这个问题专门涉及 这似乎是一个显而易见的问题。然而，许多询问熊猫问题的用户都是新手，缺乏经验 提问的一个关键部分是，它解释了“什么”和“为什么”，而不是“如何” 例如，作为示例，我可能有以下数据帧： 在这个例子中，我创建了合成数据，这是创建可复制数据集的一个选项，但不在这个问题的范围内 想象一下，就好像你已经加载了一个文件，只需要共享一点，就可以重现错误 将熊猫作为pd导入 将numpy作为np导入 从日期时间导入日期时间 从字符串导入ascii_小写为al np.random.seed（365） 行数=15 cols=2 data=np.random.randint（0，10，size=（行，列）） index=pd.bdate\u范围（datetime.today（），freq='d'，periods=rows） df=pd.DataFrame（数据=数据，索引=索引，列=列表（al[：cols]）） a b 2020-07-30 2 4 2020-07-31 1 5 2020-08-01 2 2 2020-08-02 9 8 2020-08-03 4 0 2020-08-04 3 3 2020-08-05 7 7 2020-08-06 7 0 2020-08-07 8 4 2020-08-08 3 2 2020-08-09 6 2 2020-08-10 6 8 2020-08-11 9 6 2020-08-12 1 6 2020-08-13 5 7 数据帧后面可能会有一些其他代码，这些代码会产生错误或不会产生所需的结果 询问堆栈溢出问题时应提供的内容。 一个写得很好的连贯性问题-如 产生错误的代码-如 整个错误回溯-作为 可能是当前和预期结果-如图所示 以易于使用的形式存储数据-如 请勿添加数据作为此问题的答案。第一：请勿发布数据的图像，请仅发送文本 第二：不要在评论部分粘贴数据，或者作为答案，编辑您的问题 如何从数据帧快速提供示例数据 回答这个问题的方法不止一种。然而，这个答案并不是一个详尽的解决方案。它提供了最简单的方法 出于好奇，在堆栈溢出方面还提供了其他更详细的解决方案 提供指向可共享数据集的链接（可能在GitHub上，也可能在Google上提供共享文件）。如果它是一个大型数据集，并且目标是优化某些方法，那么这一点尤其有用。缺点是，这些数据将来可能不再可用，这降低了该职位的效益。 问题中必须提供数据，但可以附带指向更广泛数据集的链接 不要只发布数据的链接或图像 将df.head（10）.的输出提供给剪贴板（sep='，，index=True） 代码：
将Python 如何使用to_剪贴板（）提供数据帧的可复制副本 该问题以前被标记为的副本。 如果您需要制作合成（伪造）数据以共享，请转到该问题 其他问题和相关答案包括如何创建可复制的数据帧 它们不包括如何使用将现有数据帧复制到剪贴板，而这个问题专门涉及 这似乎是一个显而易见的问题。然而，许多询问熊猫问题的用户都是新手，缺乏经验 提问的一个关键部分是，它解释了“什么”和“为什么”，而不是“如何” 例如，作为示例，我可能有以下数据帧： 在这个例子中，我创建了合成数据，这是创建可复制数据集的一个选项，但不在这个问题的范围内 想象一下，就好像你已经加载了一个文件，只需要共享一点，就可以重现错误 将熊猫作为pd导入 将numpy作为np导入 从日期时间导入日期时间 从字符串导入ascii_小写为al np.random.seed（365） 行数=15 cols=2 data=np.random.randint（0，10，size=（行，列）） index=pd.bdate\u范围（datetime.today（），freq='d'，periods=rows） df=pd.DataFrame（数据=数据，索引=索引，列=列表（al[：cols]）） a b 2020-07-30 2 4 2020-07-31 1 5 2020-08-01 2 2 2020-08-02 9 8 2020-08-03 4 0 2020-08-04 3 3 2020-08-05 7 7 2020-08-06 7 0 2020-08-07 8 4 2020-08-08 3 2 2020-08-09 6 2 2020-08-10 6 8 2020-08-11 9 6 2020-08-12 1 6 2020-08-13 5 7 数据帧后面可能会有一些其他代码，这些代码会产生错误或不会产生所需的结果 询问堆栈溢出问题时应提供的内容。 一个写得很好的连贯性问题-如 产生错误的代码-如 整个错误回溯-作为 可能是当前和预期结果-如图所示 以易于使用的形式存储数据-如 请勿添加数据作为此问题的答案。第一：请勿发布数据的图像，请仅发送文本 第二：不要在评论部分粘贴数据，或者作为答案，编辑您的问题 如何从数据帧快速提供示例数据 回答这个问题的方法不止一种。然而，这个答案并不是一个详尽的解决方案。它提供了最简单的方法 出于好奇，在堆栈溢出方面还提供了其他更详细的解决方案 提供指向可共享数据集的链接（可能在GitHub上，也可能在Google上提供共享文件）。如果它是一个大型数据集，并且目标是优化某些方法，那么这一点尤其有用。缺点是，这些数据将来可能不再可用，这降低了该职位的效益。 问题中必须提供数据，但可以附带指向更广泛数据集的链接 不要只发布数据的链接或图像 将df.head（10）.的输出提供给剪贴板（sep='，，index=True） 代码：,python,python-3.x,pandas,dataframe,jupyter-notebook,Python,Python 3.x,Pandas,Dataframe,Jupyter Notebook,将pandas.DataFrame.to_剪贴板的输出提供给 df.head（10）.to_剪贴板（sep='，，index=True） 如果您有一个多索引数据框，请添加一个注释，说明哪些列是索引 注意：执行前一行代码时，不会出现输出。 代码的结果现在在剪贴板上 将剪贴板粘贴到堆栈溢出问题中的代码块 ，a，b 2020-07-30,2,4 2020-07-31,1,5 2020-08-01,2,2 2020-08-02,9,8 2020-08-03,4,0 2020-08-04,3,
pandas.DataFrame.to_剪贴板的输出提供给df.head（10）.to_剪贴板（sep='，，index=True）
- 如果您有一个多索引数据框，请添加一个注释，说明哪些列是索引
- 注意：执行前一行代码时，不会出现输出。
- 代码的结果现在在剪贴板上
- 将剪贴板粘贴到堆栈溢出问题中的
代码块
，a，b
2020-07-30,2,4
2020-07-31,1,5
2020-08-01,2,2
2020-08-02,9,8
2020-08-03,4,0
2020-08-04,3,3
2020-08-05,7,7
2020-08-06,7,0
2020-08-07,8,4
2020-08-08,3,2
- 有人试图回答您的问题时，可以将其复制到剪贴板，然后执行以下操作：
df=pd.read_剪贴板（sep='，'）
.head（10）- 使用属性指定dataframe的一部分
- 下面的示例选择第3-11行和所有列
df.iloc[3:12，：]到剪贴板（sep='，'）
pd.read\u剪贴板的其他参考资料
不起作用.to_clipboard（）- 用于复制数据帧
#如果有datetime列，请将其转换为str
df['date']=df['date'].astype（'str'）
#如果您有datetime索引，请将其转换为str
df.index=df.index.astype（'str'）
#输出到dict
测向头（10）至指定方向（方向='index'）
#看起来像
{'2020-07-30'：{'a'：2，'b'：4}，
'2020-07-31'：{'a'：1，'b'：5}，
'2020-08-01'：{'a'：2'b'：2}，
'2020-08-02'：{'a'：9，'b'：8}，
'2020-08-03'：{'a'：4，'b'：0}，
'2020-08-04'：{'a'：3，'b'：3}，
'2020-08-05'：{'a'：7，'b'：7}，
'2020-08-06'：{'a'：7，'b'：0}，
'2020-08-07'：{'a'：8，'b'：4}，
'2020-08-08'：{'a'：3'b'：2}
#复制上一个dict并粘贴到SO上的代码块中
#dict可以通过以下方式转换为数据帧：
#df=pd.DataFrame.from_dict（d，orient='index'）#d是dict的名称
#将datatime列或索引转换回datetime
- 使用
.to_dict（）
打印（df.head（20））pd.read\u clipboard（）pandas