python如何分列
原创Python中处理数据是非常常见的任务,而分列数据也是其中的一项重要操作,在Python中,可以使用pandas库来进行数据分列,以下是一些常见的数据分列方法。
1、使用pandas的str.split()
方法进行分列
这是最简单的方法之一,适用于以特定字符(如逗号、分号等)分隔的字符串。
import pandas as pd 假设有一个包含姓名和年龄的字符串列表 data = { 'Name': ['Alice,25', 'Bob,30', 'Charlie,35'], 'Age': ['25', '30', '35'] } 将DataFrame中的字符串按照逗号分割 df = pd.DataFrame(data) df['Name'] = df['Name'].str.split(',') df['Age'] = df['Age'].str.split(',') 将分割后的列表转换为整数类型 df['Age'] = df['Age'].astype(int) print(df)
2、使用pandas的pivot()
方法进行分列
当数据以多级标题形式出现时,可以使用pivot()
方法,一个包含“姓名”、“科目”和“分数”的DataFrame可以通过pivot()
方法转换为包含“姓名”、“数学分数”、“语文分数”等列的新DataFrame。
import pandas as pd 假设有一个包含姓名、科目和分数的DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Bob', 'Charlie', 'Charlie'], 'Subject': ['Math', 'Chinese', 'Math', 'Chinese', 'Math', 'Chinese'], 'Score': [80, 90, 70, 85, 95, 80] } df = pd.DataFrame(data) pivot_df = df.pivot(index='Name', columns='Subject', values='Score') print(pivot_df)
3、使用pandas的get_dummies()
方法进行分列
当数据以分类形式出现时,可以使用get_dummies()
方法,一个包含“姓名”和“性别”的DataFrame可以通过get_dummies()
方法转换为包含“姓名”、“性别_male”、“性别_female”等列的新DataFrame。
import pandas as pd 假设有一个包含姓名和性别的DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Gender': ['male', 'female', 'male'] } df = pd.DataFrame(data) dummies_df = pd.get_dummies(df) print(dummies_df)
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