A. python行轉換成列怎麼實現
可以使用Python字元串內置的替換方法把分隔符「,」替換成『 』 換行符即可(Linux、MacOS下換行符為:" "):
iPython下演示
B. 用python把列數據改為行數據,並用逗號隔開
f=open('test.txt','r')#以讀方式打開文件
result=list()
forlineinf.readlines():#依次讀取每行
line=line.strip()#去掉每行頭尾空白
ifnotlen(line)orline.startswith('#'):#判斷是否是空行或注釋行
continue#是的話,跳過不處理
result.append(line)#保存
print','.join(result)
C. pandas將某一行設置為列索引(python)
b[b.['state']=='ohio'].index
In [36]: list(df['state']).index('ohio')
Out[36]: 0
In [37]: list(df['state']).index('nevada')
Out[37]: 1
訪問某一列可以通過b['state']和b.state這兩種方法進行,但是輸出的pandas裡面的Series這種數據類型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。
因為數據分析知某個值並不是非常重要,所以沒有直接輸出索引值的函數,可以通過query()函數,b.query('state == "obio"'),輸出含有ohio的行自然也就知道索引。
(3)python行轉為列代碼擴展閱讀:
索引是為了加速對表中數據行的檢索而創建的一種分散的存儲結構。索引是針對表而建立的,它是由數據頁面以外的索引頁面組成的,每個索引頁面中的行都會含有邏輯指針,以便加速檢索物理數據。
在資料庫關系圖中,可以在選定表的「索引/鍵」屬性頁中創建、編輯或刪除每個索引類型。當保存索引所附加到的表,或保存該表所在的關系圖時,索引將保存在資料庫中。
在資料庫系統中建立索引主要有以下作用:
(1)快速取數據;
(2)保證數據記錄的唯一性;
(3)實現表與表之間的參照完整性;
(4)在使用ORDER by、group by子句進行數據檢索時,利用索引可以減少排序和分組的時間。