pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Bagaimanakah Saya Boleh Berkongsi Bingkai Data Pandas Dengan Mudah Menggunakan `df.to_dict()`?
Bagaimanakah Saya Boleh Berkongsi Bingkai Data Pandas Dengan Mudah Menggunakan `df.to_dict()`?
Cara berkongsi kerangka data sampel dengan mudah menggunakan df.to_dict()
Dalam banyak situasi, menggunakan pendekatan dengan df.to_dict() sudah memadai! Berikut ialah dua kes yang terlintas di fikiran:
Kes 1: Anda mempunyai bingkai data yang dibina atau dimuatkan dalam Python daripada sumber tempatan
Kes 2: Anda mempunyai jadual dalam aplikasi lain (seperti Excel)
Butiran:
Kes 1: Anda mempunyai bingkai data yang dibina atau dimuatkan daripada sumber tempatan
Memandangkan anda mempunyai bingkai data panda bernama df, hanya
- jalankan df.to_dict() dalam konsol atau editor anda,
- salin output yang diformat sebagai kamus,
- tampal kandungan ke dalam pd. DataFrame(
Dan terdapat dua cara anda boleh mengendalikan bingkai data yang lebih besar:
- jalankan df.head(20).to_dict() untuk memasukkan 20 baris pertama sahaja, dan
- tukar format dict anda menggunakan, contohnya, df.to_dict('split') (di sana adalah pilihan lain selain 'split') untuk membentuk semula output anda kepada dict yang memerlukan lebih sedikit baris.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Berkongsi Bingkai Data Pandas Dengan Mudah Menggunakan `df.to_dict()`?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1662
14
1419
52
1312
25
1262
29
1235
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan
Apr 12, 2025 am 12:01 AM
Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.
Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik
Apr 11, 2025 am 12:04 AM
Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.
Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi
Apr 13, 2025 am 12:14 AM
Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.
Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?
Apr 09, 2025 pm 04:33 PM
Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.
Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda
Apr 14, 2025 am 12:02 AM
Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.
Python: meneroka aplikasi utamanya
Apr 10, 2025 am 09:41 AM
Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.
Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
