Khung dữ liệu, nói chung, là cấu trúc dữ liệu được dán nhãn hai chiều. Pandas là gói Python nguồn mở rất hữu ích cho khoa học dữ liệu Ở đây, trước tiên chúng ta sẽ nhập gói pandas. Chúng tôi sẽ xác định gói pandas là # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
1 trong chương trình cụ thể này. Sau đó, chúng tôi sẽ tạo một danh sách # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
2 để lưu trữ các giá trị danh sách, # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
3, # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
4 và # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
5, không có gì khác ngoài các tên ngẫu nhiên. Sau đó, chúng tôi sẽ gán # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
6 cho một biến # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
7. Phương thức # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
8 lấy các giá trị của # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
2 và tạo một khung dữ liệu với nó. Trong dòng cuối cùng của chương trình, chúng tôi đã gọi khung dữ liệu được in mà chúng tôi đã lưu trữ trong biến # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
7. Lưu ý rằng chúng tôi cũng có thể chỉ cần viết # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
7 thay vì Names
0 Tom
1 Mark
2 Tony
2 để xem khung dữ liệu của chúng tôiMã ví dụ #python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list)
print(df)
đầu ra Chúng tôi có thể thấy rằng các mục chúng tôi đã cung cấp trong danh sách hiện nằm trong một cột ở đầu ra ở trên Lưu trữ Danh sách trong một Cột trong Pandas DataFrame bằng PythonChúng tôi có thể chuyển đổi danh sách thành DataFrame của gấu trúc bằng cách tạo một cột trong DataFrame và lưu trữ dữ liệu đã chuyển đổi trong cột Để chuyển đổi danh sách thành dữ liệu của cột DataFrame của gấu trúc, chúng tôi sẽ tạo danh sách # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
2 và đặt một số tên ngẫu nhiên làm giá trị cho danh sách. Mục tiêu của chúng tôi là đảm bảo các phần tử danh sách trở thành mục nhập của cột có tiêu đề Names
0 Tom
1 Mark
2 Tony
4. Đối với điều đó, chúng tôi sẽ chuyển biến # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
2 thành Names
0 Tom
1 Mark
2 Tony
6 với Names
0 Tom
1 Mark
2 Tony
7 như bên dưới. Sau đó, chúng tôi in biến # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
7 và chạy mã của chúng tôi để xem đầu raMã ví dụ # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
đầu ra Names
0 Tom
1 Mark
2 Tony
Sau khi chúng tôi đặt một thuộc tính bổ sung Names
0 Tom
1 Mark
2 Tony
7, chúng tôi thấy rằng các tên trong # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
2 đã trở thành các giá trị của cột Names
0 Tom
1 Mark
2 Tony
4 trong DataFrameChuyển đổi danh sách thành DataFrame với chỉ mục trong PythonChúng tôi cũng có thể lập chỉ mục các mục danh sách trong khi chuyển đổi chúng thành DataFrame Chúng tôi sẽ tạo một danh sách # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
2. Mục tiêu của chúng tôi là đảm bảo các phần tử danh sách trở thành các mục cột có tiêu đề Names
0 Tom
1 Mark
2 Tony
4 với các chỉ mục theo hàng được xác định trước. Đối với điều đó, chúng tôi sẽ tạo một danh sách # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ ' Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, index = [ 'i.', 'ii.', 'iii.' ],columns = ['Names'])
print(df)
4 và điền vào đó với # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ ' Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, index = [ 'i.', 'ii.', 'iii.' ],columns = ['Names'])
print(df)
5, # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ ' Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, index = [ 'i.', 'ii.', 'iii.' ],columns = ['Names'])
print(df)
6 và # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ ' Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, index = [ 'i.', 'ii.', 'iii.' ],columns = ['Names'])
print(df)
7. Chúng ta có thể sử dụng danh sách làm tham số thứ hai trong Names
0 Tom
1 Mark
2 Tony
6. Tham số thứ nhất và thứ ba là # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
2 và
Names
i. Tom
ii. Mark
iii. Tony
0. Sau đó, chúng tôi sẽ in biến # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
7 nơi lưu trữ biểu thức chúng tôi đã viếtMã ví dụ # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ ' Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, index = [ 'i.', 'ii.', 'iii.' ],columns = ['Names'])
print(df)
đầu ra
Names
i. Tom
ii. Mark
iii. Tony
Chúng ta có thể thấy rằng các giá trị bên trong danh sách # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ ' Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, index = [ 'i.', 'ii.', 'iii.' ],columns = ['Names'])
print(df)
4 đã thay thế các chỉ mục pandas mặc định. Chúng tôi có thể đặt bất kỳ giá trị nào bên trong # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ ' Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, index = [ 'i.', 'ii.', 'iii.' ],columns = ['Names'])
print(df)
4 và tạo ra kết quả tương ứngNén hai danh sách vào một khung dữ liệu duy nhất bằng cách sử dụng
Names
i. Tom
ii. Mark
iii. Tony
4 trong PythonHàm
Names
i. Tom
ii. Mark
iii. Tony
4 kết hợp các giá trị của hai danh sách khác nhau thành một bằng cách nhóm các giá trị của danh sách có cùng chỉ mục lại với nhau. Trước khi chúng tôi tạo DataFrame, trước tiên hãy xem cách hoạt động của
Names
i. Tom
ii. Mark
iii. Tony
4Mã ví dụ # python 3.x
a = ['1', '2', '3']
b = ['4', '5', '6']
c = zip(a,b)
list1 = list(c)
print(list1)
đầu ra [('1', '4'), ('2', '5'), ('3', '6')]
Chúng ta có thể thấy rằng hàm
Names
i. Tom
ii. Mark
iii. Tony
4 đã giúp chúng ta kết hợp các danh sách
Names
i. Tom
ii. Mark
iii. Tony
8 và
Names
i. Tom
ii. Mark
iii. Tony
9 với các mục được lập chỉ mục tương tự được nhóm lại. Chúng tôi đã lưu trữ trạng thái đã nén của danh sách
Names
i. Tom
ii. Mark
iii. Tony
8 và
Names
i. Tom
ii. Mark
iii. Tony
9 vào # python 3.x
a = ['1', '2', '3']
b = ['4', '5', '6']
c = zip(a,b)
list1 = list(c)
print(list1)
2, sau đó tạo # python 3.x
a = ['1', '2', '3']
b = ['4', '5', '6']
c = zip(a,b)
list1 = list(c)
print(list1)
3, lưu trữ danh sách đã nén # python 3.x
a = ['1', '2', '3']
b = ['4', '5', '6']
c = zip(a,b)
list1 = list(c)
print(list1)
2 vào đó. Chúng tôi sẽ sử dụng
Names
i. Tom
ii. Mark
iii. Tony
4 để tạo DataFrame gấu trúc trong ví dụ sauChúng tôi sẽ tạo hai danh sách khác nhau, # python 3.x
a = ['1', '2', '3']
b = ['4', '5', '6']
c = zip(a,b)
list1 = list(c)
print(list1)
6 và # python 3.x
a = ['1', '2', '3']
b = ['4', '5', '6']
c = zip(a,b)
list1 = list(c)
print(list1)
7, đồng thời lưu trữ một số tên và độ cao tương ứng. Sau đó, chúng tôi nén # python 3.x
a = ['1', '2', '3']
b = ['4', '5', '6']
c = zip(a,b)
list1 = list(c)
print(list1)
6 và # python 3.x
a = ['1', '2', '3']
b = ['4', '5', '6']
c = zip(a,b)
list1 = list(c)
print(list1)
7 với [('1', '4'), ('2', '5'), ('3', '6')]
0 để tạo DataFrame gấu trúcLưu ý rằng chúng tôi cũng có thể lập chỉ mục dữ liệu của mình bằng cách đặt một thuộc tính khác [('1', '4'), ('2', '5'), ('3', '6')]
1 nơi các mục bên trong danh sách chỉ mục có thể là bất kỳ thứ gìMã ví dụ # python 3.x
import pandas as pd
name_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
height_list = [ '150', '151', '152' ]
df = pd.DataFrame((zip(name_list, height_list)), columns = ['Name', 'Height'])
print(df)
đầu ra Name Height
0 Tom 150
1 Mark 151
2 Tony 152
Chúng ta có thể thấy rằng DataFrame được hình thành bao gồm các giá trị của cả # python 3.x
a = ['1', '2', '3']
b = ['4', '5', '6']
c = zip(a,b)
list1 = list(c)
print(list1)
6 và # python 3.x
a = ['1', '2', '3']
b = ['4', '5', '6']
c = zip(a,b)
list1 = list(c)
print(list1)
7 theo đúng thứ tựChúng tôi cũng có thể sử dụng kỹ thuật này để nén nhiều hơn hai danh sách Chuyển đổi danh sách đa chiều thành khung dữ liệu Pandas trong PythonChúng tôi thậm chí có thể chuyển đổi danh sách đa chiều thành DataFrame của gấu trúc. Chúng ta có thể đặt tên cột cho các mục danh sách trong danh sách đa chiều. Chúng tôi sẽ chứng minh phương pháp này với một danh sách hai chiều Để chuyển đổi danh sách đa chiều thành DataFrame của gấu trúc, trước tiên chúng ta cần tạo một danh sách có nhiều danh sách bên trong. Vì vậy, trước tiên chúng tôi sẽ nhập gấu trúc và sau đó tạo danh sách [('1', '4'), ('2', '5'), ('3', '6')]
4 nơi chúng tôi sẽ lưu trữ tên và tuổi của ba cá thể khác nhau trong ba danh sách riêng biệt. Sau đó, chúng tôi sẽ gọi Names
0 Tom
1 Mark
2 Tony
6 và xử lý danh sách vào đó và chỉ định hai tiêu đề cột, [('1', '4'), ('2', '5'), ('3', '6')]
6 và [('1', '4'), ('2', '5'), ('3', '6')]
7 cho dữ liệu của chúng tôiMã ví dụ # python 3.x
import pandas as pd
info = [ [ 'Tom', 18 ], [ 'Mark', 25 ], [ 'Tony', 68 ] ]
df = pd.DataFrame( info, columns = ['Name', 'Age'] )
print(df)
đầu ra # python 3.x
import pandas as pd
my_list = [ 'Tom', 'Mark', 'Tony' ]
df = pd.DataFrame(my_list, columns = ['Names'])
print(df)
0Chúng tôi có hai cột là đầu ra với tên và tuổi của chúng theo thứ tự tương ứng. Chúng tôi có thể thêm các giá trị khác vào các danh sách riêng lẻ bên trong [('1', '4'), ('2', '5'), ('3', '6')]
4 và đặt cho chúng các tiêu đề cột để có thêm các cột trong Khung dữ liệu của chúng tôi
Bạn có thể biến danh sách thành DataFrame Python không?
Chúng tôi có thể tạo khung dữ liệu bằng danh sách trong từ điển .
Bạn có thể lưu trữ gì trong DataFrame?
DataFrame là cấu trúc dữ liệu 2 chiều có thể lưu trữ dữ liệu thuộc các loại khác nhau (bao gồm ký tự, số nguyên, giá trị dấu phẩy động, dữ liệu phân loại, v.v.) in columns. It is similar to a spreadsheet, a SQL table or the data. | 
