man = df['Gender']=='M' woman = df['Gender']=='F' data = pd.DataFrame() data['couple'] = df.Couple.unique() data['location'] = df.Location.values[::2] data['man_name'] = df.Name[man].values data['woman_name'] = df.Name[woman].values data['man_occupation'] = df.Occupation[man].values data['woman_occupaiton'] = df.Occupation[woman].values data['man_age'] = df.Age[man].values data['woman_age'] = df.Age[woman].values data['man_decision'] = df.Decision[man].values data['woman_decision']=df.Decision[woman].values data['status'] = df.Status.values[::2] data.head() data.to_csv('./data.csv') data.head()
时间: 2023-06-16 08:06:17 浏览: 53
这段代码是使用 Pandas 包对一个数据集进行处理和清洗,生成一个新的数据集并将其保存为 CSV 文件。具体来说,它做了以下几个步骤:
1. 从原始数据集中选出性别为男性和女性的行,分别对应变量 man 和 woman。
2. 创建一个空的 DataFrame 对象 data,用于存储处理后的数据。
3. 使用 unique() 方法获取原始数据集中所有的 Couple 值,并将其作为 data 的一个列。
4. 使用数组切片的方式从原始数据集中获取所有奇数行的 Location 和 Status 值,并将它们作为 data 的两个列。
5. 使用 man 和 woman 变量中的布尔值索引来获取男性和女性的 Name、Occupation、Age 和 Decision 值,并将它们分别作为 data 的四个列。
6. 将原始数据集中的偶数行的 Status 值作为 data 的最后一个列。
7. 使用 head() 方法查看生成的新数据集的前五行。
8. 使用 to_csv() 方法将 data 保存为一个 CSV 文件。
总体来说,这段代码的目的是将原始数据集按照特定的方式进行重新组织和清洗,以便进行后续的分析和可视化。
相关问题
df = pd.DataFrame
df = pd.DataFrame是Pandas库中的一个函数,用于创建一个数据框(DataFrame)。数据框是一种二维的数据结构,类似于Excel中的表格,可以存储和处理结构化数据。
在创建DataFrame时,可以传入不同类型的数据,如列表、字典、数组等。DataFrame由行和列组成,每一列可以有不同的数据类型。以下是创建DataFrame的一些常见方式:
1. 从列表创建DataFrame:
```
import pandas as pd
data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
```
2. 从字典创建DataFrame:
```
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
```
3. 从数组创建DataFrame:
```
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array([['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]])
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
```
DataFrame提供了许多功能强大的方法和属性,可以对数据进行筛选、排序、分组、计算等操作。它是数据分析和数据处理中常用的工具之一。
df = pd.DataFrame(data, columns=headers)
这行代码使用 pandas 库创建了一个 DataFrame 对象。其中,参数 data 是一个二维数组或字典,用于存储 DataFrame 中的数据;参数 headers 是一个列表,用于指定 DataFrame 中每一列的名称。通过这行代码创建的 DataFrame 对象可以用于数据处理、分析和可视化等任务。