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系统：Windows 7
语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64
编辑器：pycharm-community-2016.3.2
pandas：0.19.2

• 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化
• 今天讲讲pandas模块
• 从Dataframe获取特定的行或者列数据，生成一个列表

Part 1：目标

1. 已知一个Df，如下图
   • 包括3列["time", "pos", "value1"]
   • 包括8行[0,1,2,3,4,5,6,7]
2. 目标：
   • 获取["time", "pos", "value1"]任意一列数据，输出为列表
   • 获取第0行数据

Df

1.png

Part 2：代码

import pandas as pd

dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04", "2019-11-05",
                   "2019-12-02", "2019-12-03", "2019-12-04", "2019-12-05"],
          "pos": ["P1", "P2", "P3", "P4", "P5", "P6", "P7", "P8"],
          "value1": [0.5, 0.8, 1.0, 2, 3, 5, 6, 7]}

df_1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1"])
print(df_1, "\n")

print("\n获取列信息")
print("\n方法1")
list1 = df_1["time"].values.tolist()
list2 = df_1["pos"].values.tolist()
list3 = df_1["value1"].values.tolist()
print("time-列：", list1)
print("time-列，数据类型：", type(list1))
print("pos-列：", list2)
print("value1-列：", list3)

print("\n方法2")
list4 = df_1["time"].tolist()
print("time-列：", list4)
print("time-列，数据类型：", type(list4))

print("\n获取行信息")
df_2 = df_1.T
print(df_2)
list5 = df_2[0].tolist()
print(list5)
print(type(list5))

代码截图

2.png

运行结果

3.png

Part 3：部分代码解读

1. 输出列，包括两种方法，从结果上来看没有什么区别，具体有啥区别，欢迎留言来分享
   • df_1["time"].values.tolist()，格式：df[列名].values.tolist()
   • df_1["time"].tolist()，格式：df[列名].tolist()
2. 输出行，本文中其实还是采用输出列的方式，即先将原来的df_1转置再输出列信息，df_2 = df_1.T

本文为原创作品，欢迎分享朋友圈

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