


Convertir un dictionnaire Python en une trame de données Pandas
La conversion d'un dictionnaire Python en une trame de données Pandas peut être réalisée en séparant les clés et les valeurs du dictionnaire en deux colonnes distinctes.
Le dictionnaire original contient des dates comme clés et correspondantes valeurs :
d = {u'2012-07-01': 391, u'2012-07-02': 392, u'2012-07-03': 392, u'2012-07-04': 392, u'2012-07-05': 392, u'2012-07-06': 392}
Pour créer un dataframe à partir de ce dictionnaire, on peut :
-
Utiliser le constructeur DataFrame :
Passez le dictionnaire en argument au constructeur DataFrame :
df = pd.DataFrame(d)
Cependant, cette approche peut générer une erreur si le dictionnaire contient des valeurs scalaires, car il attend plusieurs colonnes.
-
Extraire les éléments du dictionnaire :
Extraire les paires clé-valeur à partir du dictionnaire sous forme de liste de tuples :
data = list(d.items())
Et puis créez le dataframe à l'aide du DataFrame constructeur :
df = pd.DataFrame(data)
Cette approche nécessite une étape supplémentaire d'attribution de noms de colonnes appropriés.
-
Créer une série :
Alternativement, on peut créer une série Pandas à partir du dictionnaire, avec les valeurs comme données et les dates comme index :
s = pd.Series(d, name='DateValue')
On peut ensuite réinitialiser l'index pour créer un dataframe :
df = s.reset_index(name='Date')
Cette approche garantit que les dates deviennent une colonne dans le dataframe.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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