pd.DataFrame.from_dict( level_cards,orient='index').values.T,columns=list(level_cards.keys()) )

时间: 2023-07-15 17:13:45 浏览: 104
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使用pandas 将DataFrame转化成dict

这段代码是将一个字典对象 level_cards 转换为 Pandas 数据框对象，并将数据框的列名设置为字典的键名。其中参数 orient='index' 表示字典的键名将被用作数据框的行索引，而字典的值将被转换为数据框的列。而 .values.T 则是对数据框进行转置操作，使得数据框的行和列交换位置。最后，通过 columns 参数将数据框的列名设置为字典的键名。
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对pandas中to_dict的用法详解

- 当orient='split'时，data_dict['index']、data_dict['columns']和data_dict['data']分别存储了索引、列名和二维数组形式的数据。 - 当orient='records'时，data_dict是一个记录字典的列表，每个...

count_df=pd.DataFrame.from_dict(count_dict,orient='index',columns=['电影数量'])

这行代码是将一个字典 count_dict 转换为一个 pandas.DataFrame 对象 count_df。其中，字典的键作为行索引，'电影数量' 作为列名，字典的值作为对应的单元格的值。orient='index' 表示将字典的键转换为行索引。最后...

final_valid_predictions = pd.DataFrame.from_dict(final_valid_predictions, orient="index").reset_index() final_valid_predictions.columns = ['Id', 'class_0', 'class_1'] final_valid_predictions.to_csv(r"oof.csv", index=False) test_dict = {} test_dict.update(dict(zip(test.Id.values.tolist(), test_preds))) submission = pd.DataFrame.from_dict(test_dict, orient="index").reset_index() submission.columns = ['Id', 'class_0', 'class_1'] submission.to_csv(r"submission.csv", index=False) submission

接着，将test_dict转换为DataFrame格式，并设置列名为'Id', 'class_0', 'class_1'，最后将其保存为名为'submission.csv'的文件。submission是保存了测试集预测结果的DataFrame。你可以将submission输出来查看结果。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np data_wait = pd.read_csv("2020年洋葱价格数据集.csv") UP_dataframes = data_wait[(data_wait["state"] == "Uttar Pradesh")] list_state = data_wait["state"].unique() max_adv = dict() min_adv = dict() for i in list_state: min_adv[i] = data_wait[(data_wait["state"] == i)]["min_price"].mean() max_adv[i] = data_wait[(data_wait["state"] == i)]["max_price"].mean() tabel_min = pd.DataFrame.from_dict(min_adv, orient="index") tabel_max = pd.DataFrame.from_dict(max_adv, orient="index") print(tabel_max,tabel_min) plt.hist(height=tabel_max[0], x=tabel_max.index) plt.show() plt.hist(height=tabel_min[0],x=tabel_min.index) plt.show()这个代码有甚恶问题

6. 在 pd.DataFrame.from_dict 中，应该将 orient 参数设置为 "columns"，而不是 "index"。 7. 在 plt.hist 中，使用了 height 参数，而正确的参数是 x。 下面是修改后的代码： import pandas ...

import pandas as pd level_cards = {'一级卡':[],'二级卡账号姓名':[],'二级卡号':[]} print(level_cards) read_cars = pd.read_excel('一级卡：刘春涛.xlsx') print(read_cars) query_accouts_first = read_cars.iloc[:,1].drop_duplicates() if len(query_accouts_first) == 1: query_accouts_second = read_cars.iloc[:,3] query_accouts_second_name = read_cars.iloc[:,2] print(query_accouts_second) else: print('查询账号数据错误') query_accout_first = str(query_accouts_first.get(0)) print(query_accout_first) level_cards.setdefault('一级卡').append(query_accout_first) if read_cars['借贷标志'] == 0: for query_accout_second in query_accouts_second: query_accout_second_for = str(query_accouts_second.get('对方账号卡号')) level_cards.setdefault('二级卡号').append(query_accout_second) for query_accout_second_name in query_accouts_second_name: query_accout_second_name_for = str(query_accouts_second_name.get('对方账号姓名')) level_cards.setdefault('二级卡账号姓名').append(query_accout_second_name) else: print('借贷标志错误') print(level_cards) print(level_cards) level_cards = pd.DataFrame( pd.DataFrame.from_dict( level_cards,orient='index').values.T,columns=list( level_cards.keys()) ) level_cards.to_excel('123.xlsx',index=True,header=True)

这段代码看起来是读取一个 Excel 文件，并将其中的数据存储到字典中，最后再...level_cards = pd.DataFrame.from_dict(level_cards, orient='index').T level_cards.to_excel('123.xlsx', index=True, header=True)

# Compute fingerprints idx_to_fp_dict = { idx: get_fingerprint( drug_nodes.at[idx, "smiles"], self.fp_radius, self.fp_bits ) for idx in drug_nodes.index } drug_fps = pd.DataFrame.from_dict(idx_to_fp_dict, orient="index").set_index(drug_nodes.index) drug_fps.columns = ["fp_" + str(i) for i in range(self.fp_bits)]解释一下

6. pd.DataFrame.from_dict 是一个 pandas 函数，用于从字典创建 DataFrame。orient="index" 表示字典中的每个键值对对应 DataFrame 中的一行，而不是一列。 7. .set_index(drug_nodes.index) 将 DataFrame 的...

pd.DataFrame.from_dict

df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='columns', dtype=None, columns=None) 其中，data 是要转换的字典对象，orient 参数可以指定如何解释字典中的数据。如果 orient='columns'，则字典的键将被视为 ...

df=pd.DataFrame.from_dict(counts,orient='index',columns=['省份','上市公司数量'])中出现ValueError: Shape of passed values is (31, 1), indices imply (31, 2)错误怎么办

这个错误的原因可能是你传递给columns参数的列表长度与你传递给orient参数的方向所对应的数据长度不一致。你可以检查一下counts字典中的数据是否正确，以及orient和columns参数是否正确传递。如果数据正确...

pd.dataframe.from_dict用法

pd.DataFrame.from_dict(data, orient='columns', dtype=None, columns=None) 参数说明： - data：字典对象，可以是嵌套字典或者列表。 - orient：可选参数，指定DataFrame的转换方式。默认是'columns'...

pd.DataFrame.from_dict用法

df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='columns', dtype=None) print(df) 输出结果为： name age city 0 Alice 25 Beijing 1 Bob 30 Shanghai 2 Charlie 35 Guangzhou ### 回答2： pd....

解释下这段代码 第三方商品 __df1 = __temp_df[__temp_df['show_name'] == '第三方商品'] if not __df1.empty: __df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() else: __df1 = __df1[['name', 'show_name', 'buy_num']] # 非第三方商品 __df2 = __temp_df[__temp_df['show_name'] != '第三方商品'] if not __df2.empty: __df2 = __df2.pivot_table(index=['gt_uuid', 'show_name'] ,values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() __df2 = pd.merge(left=__df2, right=pd.DataFrame(s_gt_rv, columns=['gt_uuid', 'goods_name']), how='left', on='gt_uuid') __df2 = __df2[['goods_name', 'show_name', 'buy_num']] __df2.rename(columns={'goods_name': 'name'}, inplace=True) else: __df2 = __df2[['name', 'show_name', 'buy_num']] __temp_df = pd.concat([__df1, __df2]) del __df1, __df2 __temp_df.rename(columns={'name': 'goods_name', 'show_name': 'gc_name', 'buy_num': 'num'}, inplace=True) __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['goods_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') __temp_df = __temp_df[['gc_name', 'num']] __temp_df = __temp_df.pivot_table(index='gc_name', values='num', aggfunc=np.sum).reset_index() __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['gc_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') del __temp_df

然后，将 __df2 与一个包含列名为 ['gt_uuid', 'goods_name'] 的 DataFrame 进行左连接，并将结果存储在 __df2 中。最后，保留 __df2 的 goods_name、show_name 和 buy_num 列，并将列名 goods_name...

df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict)使用后显示valueerror：if using all scalar，you must pass an index怎么解决

df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict, orient='index', columns=['column_name']) 其中，orient='index' 表示字典中的每个键值对将成为 DataFrame 中的一行，而 columns=['column_name'] 则指定了 ...

如何修改代码，使得输出的每一个词的对应词频和密度分成两列显示 import pandas as pd import re from collections import Counter 读取词典txt文件 with open('词典.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: list_dict = [line.strip() for line in f] 读取F列数据 df = pd.read_excel('实验体.xlsx') list_f = df['Answer'].tolist() 统计每行文本中的词频 dict_count_list = [] total_density_list = [] for text in list_f: # 匹配文本中的词列表 text = str(text) words = re.findall('|'.join(list_dict), text) # 统计每个词在该行文本中的出现次数和密度 dict_count = Counter(words) dict_count_list.append(dict_count) dict_count = {} for word in words: count = text.count(word) density = count / len(text) dict_count[word] = {'count': count, 'density': density} dict_count_list.append(dict_count) # 计算每行总词数的密度 total_density = sum([v['density'] for v in dict_count.values()]) total_density_list.append(total_density) 将每行文本的词频统计结果合并为一个DataFrame对象 df_count = pd.DataFrame(dict_count_list) df_count.index = df.index 输出为Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('数实验体10.xlsx') df_count.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') writer._save()

df_count = pd.concat([pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index') for d in dict_count_list], axis=1) df_count.index = df.index # 输出为Excel文件并将每个词的词频和密度分成两列显示 with pd.ExcelWriter('...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') data.head() x=data.iloc[:,1:7] y=data.iloc[:,6] scaler=StandardScaler() scaler.fit(x) x_scaler=scaler.transform(x) print(x_scaler.shape) pca=PCA(n_components=3) x_pca=pca.fit_transform(x_scaler) print(x_pca.shape) #查看各个主成分对应的方差大小和占全部方差的比例 #可以看到前2个主成分已经解释了样本分布的90%的差异了 print('explained_variance_:',pca.explained_variance_) print('explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_) print('total explained variance ratio of first 6 principal components:',sum(pca.explained_variance_ratio_)) #将分析的结果保存成字典 result={ 'explained_variance_:',pca.explained_variance_, 'explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_, 'total explained variance ratio:',np.sum(pca.explained_variance_ratio_)} df=pd.DataFrame.from_dict(result,orient='index',columns=['value']) df.to_csv('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.csv') #可视化各个主成分贡献的方差 #fig1=plt.figure(figsize=(10,10)) #plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#设置像素参数值 plt.rcParams['path.simplify'] = False#禁用抗锯齿效果 plt.figure() plt.plot(np.arange(1,4),pca.explained_variance_,color='blue', linestyle='-',linewidth=2) plt.xticks(np.arange(1, 4, 1))#修改X轴间隔为1 plt.title('PCA_plot_HN') plt.xlabel('components_n',fontsize=16) plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16) #plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png') plt.show()报错unhashable type: 'numpy.ndarray'，如何修改

'explained_variance_': pca.explained_variance_.tolist(), 'explained_variance_ratio_': pca.explained_variance_ratio_.tolist(), 'total explained variance ratio': np.sum(pca.explained_variance_ratio_)...

# 导入pandas库 import pandas as pd # 读取excel文件的两个sheet sheet1 = pd.read_excel("对照组.xlsx", sheet_name="idle_transition_probability") sheet2 = pd.read_excel("对照组.xlsx", sheet_name="hexagon_grid_table") # 把sheet转换成字典列表 sheet1 = sheet1.to_dict(orient="records") sheet2 = sheet2.to_dict(orient="records") # 创建一个空的字典，用来存储区域id和坐标的对应关系 area_dict = {} # 选择sheet1的第2列和第3列 sheet1 = sheet1.iloc[:, [1, 2]] # 把sheet1的第2列和第3列的数据转换成列表 start_area_list = sheet1.iloc[:, 0].tolist() end_area_list = sheet1.iloc[:, 1].tolist() # 用zip函数把两个列表组合成一个迭代器 area_pairs = zip(start_area_list, end_area_list) # 用for循环遍历每一对上下车地点所在区域的id for start_area, end_area in area_pairs: # 根据id从字典中获取对应的坐标 start_coord = area_dict[start_area] end_coord = area_dict[end_area] # 遍历sheet2，把区域id作为键，坐标作为值，存入字典中 for row in sheet2: area_id = row["格子ID"] longitude = row["中心经度"] latitude = row["中心维度"] area_dict[area_id] = (longitude, latitude) # 创建一个空的列表，用来存储每个时间段的曼哈顿距离 distance_list = [] # 计算两个坐标之间的x轴距离和y轴距离 x_distance = abs(end_coord[0] - start_coord[0]) y_distance = abs(end_coord[1] - start_coord[1]) # 计算两个坐标之间的曼哈顿距离，并添加到列表中 manhattan_distance = x_distance + y_distance distance_list.append(manhattan_distance) # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() # 把列表添加到DataFrame中，指定列名 df["曼哈顿距离"] = distance_list # 把DataFrame保存到Excel文件中，指定文件名和sheet名 df.to_excel("result.xlsx", sheet_name="result")请你帮我修改一下

1. 在读取sheet1后，使用pd.DataFrame()方法将其转换为DataFrame，并指定了columns参数，这样就可以直接使用列名来引用数据了。 2. 在计算两个坐标之间的曼哈顿距离时，将计算过程放在for循环内部，这样可以...

import pandas as pdimport statsmodels.api as sm# 定义数据data = { '食品烟酒': [102.4, 2.4], '衣着': [99.1, -0.9], '居住': [100.5, 0.5], '生活用品及服务': [101.3, 1.3], '交通通信': [106.5, 6.5], '教育文化娱乐': [102.6, 2.6], '医疗保健': [101.1, 1.1], '其他用品及服务': [101.0, 1.0]}df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index', columns=['价格指数', '涨幅'])# 进行多元线性回归分析X = sm.add_constant(df['价格指数'])model = sm.OLS(df['涨幅'], X)results = model.fit()# 输出结果print(results.summary())

然后，使用pandas库中的DataFrame方法将数据转换为数据框。接着，使用add_constant方法将价格指数列添加一个常数列，并将其作为自变量，涨幅列作为因变量，使用OLS方法进行多元线性回归分析。最后，使用summary方法...
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