标签：10 pd python list dict blk numpy pandas

python 数据处理 pandas使用技巧
最近在处理一些数据，发现以前所使用的一些方法可能比较笨拙，python 之中有一些比较方便的数据处理函数和技巧，所以写下此篇博客记录一下

1、Dict TO List, TO Dataframe

dict_a= dict()
for i in range(11):
    dict_a['blk_%d'%i]=10-i
print(dict_a)

建立如下字典：

{'blk_0': 10, 'blk_1': 9, 'blk_2': 8, 'blk_3': 7, 'blk_4': 6, 'blk_5': 5, 'blk_6': 4, 'blk_7': 3, 'blk_8': 2, 'blk_9': 1, 'blk_10': 0}

字典转列表：

list_b=list(dict_a.items())
print(list_b)

[('blk_0', 10), ('blk_1', 9), ('blk_2', 8), ('blk_3', 7), ('blk_4', 6), ('blk_5', 5), ('blk_6', 4), ('blk_7', 3), ('blk_8', 2), ('blk_9', 1), ('blk_10', 0)]

列表转DataFrame：

pd_c=pd.DataFrame(list_b,columns=["id","conent"])
print(pd_c)

        id  conent
0    blk_0      10
1    blk_1       9
2    blk_2       8
3    blk_3       7
4    blk_4       6
5    blk_5       5
6    blk_6       4
7    blk_7       3
8    blk_8       2
9    blk_9       1
10  blk_10       0

标签：10,pd,python,list,dict,blk,numpy,pandas
来源： https://blog.csdn.net/weixin_42213421/article/details/112426652

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