new_x = pd.DataFrame(list(pd.Series(str_code).str)).T

时间: 2024-04-17 12:25:09 浏览: 101
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Pandas把dataframe或series转换成list的方法

你的代码中，你使用`pd.Series(str_code).str`来创建一个Series对象，并将其转换为一个列表，然后再将列表转置为DataFrame对象`new_x`。这样做是可以的，但是可能并不是你想要的结果。 如果`str_code`是一个字符串列表，你想要将每个字符串作为一列，那么你可以尝试以下代码来创建DataFrame对象： ```python new_x = pd.DataFrame(pd.Series(str_code).str.split('').tolist()) ``` 这将把每个字符串拆分为单个字符，并将它们作为列填充到DataFrame对象`new_x`中。 希望能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。
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new_x = pd.DataFrame(pd.Series(str_code).str.split('').tolist()).T 这里使用pd.Series(str_code).str.split('').tolist()将字符串拆分为单个字符，并转换为列表形式。然后使用.T方法将其转置为...

优化代码 def fault_classification_wrapper(vin, main_path, data_path, log_path, done_path): start_time = time.time() isc_path = os.path.join(done_path, vin, 'isc_cal_result', f'{vin}_report.xlsx') if not os.path.exists(isc_path): print('No isc detection input!') else: isc_input = isc_produce_alarm(isc_path, vin) ica_path = os.path.join(done_path, vin, 'ica_cal_result', f'ica_detection_alarm_{vin}.csv') if not os.path.exists(ica_path): print('No ica detection input!') else: ica_input = ica_produce_alarm(ica_path) soh_path = os.path.join(done_path, vin, 'SOH_cal_result', f'{vin}_sohAno.csv') if not os.path.exists(soh_path): print('No soh detection input!') else: soh_input = soh_produce_alarm(soh_path, vin) alarm_df = pd.concat([isc_input, ica_input, soh_input]) alarm_df.reset_index(drop=True, inplace=True) alarm_df['alarm_cell'] = alarm_df['alarm_cell'].apply(lambda _: str(_)) print(vin) module = AutoAnalysisMain(alarm_df, main_path, data_path, done_path) module.analysis_process() flags = os.O_WRONLY | os.O_CREAT modes = stat.S_IWUSR | stat.S_IRUSR with os.fdopen(os.open(os.path.join(log_path, 'log.txt'), flags, modes), 'w') as txt_file: for k, v in module.output.items(): txt_file.write(k + ':' + str(v)) txt_file.write('\n') for x, y in module.output_sub.items(): txt_file.write(x + ':' + str(y)) txt_file.write('\n\n') fc_result_path = os.path.join(done_path, vin, 'fc_result') if not os.path.exists(fc_result_path): os.makedirs(fc_result_path) pd.DataFrame(module.output).to_csv( os.path.join(fc_result_path, 'main_structure.csv')) df2 = pd.DataFrame() for subs in module.output_sub.keys(): sub_s = pd.Series(module.output_sub[subs]) df2 = df2.append(sub_s, ignore_index=True) df2.to_csv(os.path.join(fc_result_path, 'sub_structure.csv')) end_time = time.time() print("time cost of fault classification:", float(end_time - start_time) * 1000.0, "ms") return

1. Use list comprehension to simplify the code: alarm_df = pd.concat([isc_input, ica_input, soh_input]).reset_index(drop=True) alarm_df['alarm_cell'] = alarm_df['alarm_cell'].apply(str) ...
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