1、将一个字典输入:

该字典必须满足:value是一个list类型的元素,且每一个key对应的value长度都相同:

(以该字典的key为columns)

> import pandas as pd
> a = [1,2,3,4,5]
> b = ["a","b","c"]
> c = 1
> df = pd.DataFrame({"A":a,"B":b,"C":c})
Traceback (most recent call last):
ValueError: arrays must all be same length
> df = pd.DataFrame([a,b]) # 作为list输入,list的元素必须也是list,加入c就错误
> df
  0 1 2  3  4
0 1 2 3 4.0 5.0
1 a b c NaN NaN

# 统一一下字典每个元素值的长度
> b = ["a","b","c","d","e"]
> c = ("232","sdf","345","asd",1)
> df = pd.DataFrame({"A":a,"B":b,"C":c})
> df
  A B  C
0 1 a 232
1 2 b sdf
2 3 c 345
3 4 d asd
4 5 e  1

2、将多个key相同的字典列输入:

输入为一个list,该list各个元素为dict,且key可以不同(以含最多的key的字典的key为columns):

> d1 = {"A":1,"B":2,"C":3}
> d2 = {"A":"a","B":"b",}
> d3 = {"A":(1,2),"B":"ab","C":3}
> li = [d1,d2,d3]
> df = pd.DataFrame(li)
> df
    A  B  C
0    1  2 3.0
1    a  b NaN
2 (1, 2) ab 3.0

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。