result_df = pd.DataFrame(prob_dict)

时间: 2023-11-03 21:45:28 浏览: 97
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使用pandas 将DataFrame转化成dict

这行代码使用一个Python字典(prob_dict)来创建一个Pandas DataFrame对象(result_df)。在DataFrame中，字典的每个键(key)将成为DataFrame的列名(column name)，每个值(value)将成为该列的值。如果字典中的值列表长度不同，则会引发ValueError异常。
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pandas通过字典生成dataframe的方法步骤

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] ...>>> df = pd.DataFrame([a
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pandas dataframe 中的explode函数用法详解

dataframe = dataframe.merge(pd.concat(list_of_dataframes), how='left', on=temp_fieldname) del dataframe[temp_fieldname] return dataframe 这个自定义函数首先将可迭代列转换为元组，然后对每个唯一...

df = pd.DataFrame.from_dict(result, orient='index')

这段代码使用了 Pandas 库中的 DataFrame 类，将一个字典类型的数据 result 转化为了一个数据框。其中，orient='index' 表示将字典的键作为行索引。该代码的执行结果是生成一个数据框 df，其中每一行对应于 result ...

s = ['Class 1 Prob', 'Class 2 Prob', 'Class 3 Prob'] prob_DF = pd.DataFrame( p_pred, columns=s ) prob_DF['Predicted Class'] = y_pred prob_DF.head()

然后，你使用 pd.DataFrame 函数创建了一个 DataFrame 对象 prob_DF，并将预测的概率值作为数据，列名列表 s 作为列名。 接下来，你使用 prob_DF['Predicted Class'] = y_pred 添加了一个名为 'Predicted ...

df = pd.DataFrame.from_dict(embeddings_dict, orient='index')

在Pandas库中，pd.DataFrame.from_...通过df = pd.DataFrame.from_dict(embeddings_dict, orient='index')，你会得到一个这样的DataFrame： 0 1 2 doc1 0.1 0.2 0.3 doc2 0.4 0.5 0.6 doc3 0.7 0.8 0.9

df_concat_x = pd.DataFrame() df_concat_y=pd.DataFrame() df_concat_x1=pd.DataFrame() df_concat_y1=pd.DataFrame()如何代码更简洁

你可以使用列表来存储要合并的数据框，然后使用 pandas 的 concat 函数来合并这些数据框，示例代码如下： df_list = [df_concat_x, df_concat_...df_concat = pd.concat(df_list) 这样就能更简洁地合并多个数据框了。

def load_data(dir_path: str= 'data/'): files = os.scandir(dir_path) result_df = pd.DataFrame() for file in files: temp = pd.read_excel(file) result_df = pd.concat([result_df,temp]) return result_df怎么重新排列索引

你可以使用 reset_index() 方法重新排列索引。...result_df = result_df.reset_index(drop=True) 其中，drop=True 表示不保留原来的索引列。如果想保留原来的索引列，可以将 drop 参数设置为 False。

cls.params["folderId"] = folder_id res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params) js_data = json.loads(res.text)["data"] js_data_folders: list[dict] = js_data["FoldersInfo"] js_data_files: list[dict] = js_data["FilesInfo"] df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process = js_data_folders.copy() while folders_to_process: folder_id = folders_to_process.pop(0)["FolderId"] cls.params["folderId"] = folder_id res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params) js_data = json.loads(res.text)["data"] js_data_folders: list[dict] = js_data["FoldersInfo"] js_data_files: list[dict] = js_data["FilesInfo"] df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process.extend(js_data_folders) return df, ft 优化这段代码

df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process = [x["FolderId"] for x in js_data_folders] while folders_...

df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')

在Pandas库中，pd.DataFrame.from_dict()是一个函数，它用于从字典创建...df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index') 结果的DataFrame将会像这样： 0 北京 2154 上海 2426 广州 1300

def get_all_file_info(cls, folder_id, df, ft): print(folder_id) cls.params["folderId"] = folder_id res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params) js_data = json.loads(res.text)["data"] js_data_FoldersInfo: list[dict] = js_data["FoldersInfo"] js_data_FilesInfo: list[dict] = js_data["FilesInfo"] df = pd.concat([pd.DataFrame(js_data_FilesInfo), df], axis=0) ft = pd.concat([pd.DataFrame(js_data_FoldersInfo), ft], axis=0) if not js_data_FoldersInfo: return df, ft for _folder_id in pd.DataFrame(js_data_FoldersInfo).FolderId: df, ft = cls.get_all_file_info(_folder_id, df, ft) return df, ft 优化这段代码

df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process = js_data_folders.copy() while folders_to_process: folder...

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...

result_df = pd.DataFrame() result_df['start_date'] = [self.start_date] result_df['end_date'] = [self.end_date] result_df['H_div_pct'] = div_pct_list result_df['N_div_pct'] = result_df['H_div_pct'] * 1-0.1报错ValueError: Length of values (4) does not match length of index (1)

result_df = pd.DataFrame() result_df['start_date'] = [self.start_date] result_df['end_date'] = [self.end_date] result_df['H_div_pct'] = div_pct_list[:1] # 只取列表的第一个元素 result_df['N_div_pct'] =...

df_add = pd.DataFrame.from_dict(featureVector.values()).T，报错DataFrame constructor not properly called!

df_add = pd.DataFrame.from_dict(featureVector, orient='index').T 在上述代码中，我添加了 orient='index' 参数以指定以字典的键作为行索引。然后使用 .T 进行转置以匹配您之前的代码。 如果您还有其他...

对下列代码加上每一行总词数密度以及每一个数字化词频的密度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 = [] 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 dict_count = Counter(words) dict_count_list.append(dict_count) # 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100.xlsx') df_count.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') writer._save()

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100.xlsx') df_count.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') writer._save() 每...

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('...

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 ...

修改下面一句代码 result_df = pd.DataFrame(optimal_plan, columns=crops, index=years)

result_df = pd.DataFrame(cleaned_data, columns=new_column_names, index=years) # 或者如果要改变行索引的范围或顺序 custom_years = sorted(years) # 自定义排序 result_df = pd.DataFrame(cleaned_data, ...

df_all = pd.DataFrame() df_all = pd.concat([df_all, df_one], axis='columns')

这段代码的作用是将一个名为"df_one"的DataFrame与名为"df_all"的空DataFrame按列合并，并将结果存储在"df_all"中。其中"axis='columns'"表示按列合并，即将df_one的列添加到df_all的列后面。最终结果是一个包含df_...

def main(): for j in range(1, 159): print_hi(page=j) df = pd.DataFrame(data) df1 = pd.DataFrame(range(1, len(df)+1), columns=['序号']) pd.concat([df1, df], axis=1).to_csv('result1-1.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)

接下来，它使用 pd.concat() 方法将这两个 DataFrame 对象合并为一个，并将结果保存到名为 result1-1.csv 的 CSV 文件中。 值得注意的是，代码中的 print_hi() 函数没有给出，因此无法确定它的具体功能。另外...

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