<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um einen Pandas-DataFrame aus einer Zeichenfolge zu erstellen:<\/span><\/p>\n Diese spezielle Syntax erstellt einen Pandas-DataFrame unter Verwendung der Werte, die in der Zeichenfolge namens string_data<\/strong> enthalten sind.<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man einen Pandas-DataFrame aus einer Zeichenfolge erstellt, in der die Zeichenfolgenwerte durch Kommas getrennt sind:<\/span><\/p>\n Das Ergebnis ist ein Pandas-DataFrame mit f\u00fcnf Zeilen und drei Spalten.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man einen Pandas-DataFrame aus einer Zeichenfolge erstellt, in der die Zeichenfolgenwerte durch Semikolons getrennt sind:<\/span><\/p>\n Das Ergebnis ist ein Pandas-DataFrame mit f\u00fcnf Zeilen und drei Spalten.<\/span><\/p>\n Wenn Sie eine Zeichenfolge mit einem anderen Trennzeichen haben, verwenden Sie einfach das Argument sep<\/strong> in der Funktion read_csv()<\/strong> , um das Trennzeichen anzugeben.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So konvertieren Sie Pandas DataFrame-Spalten in Zeichenfolgen<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um einen Pandas-DataFrame aus einer Zeichenfolge zu erstellen: import pandas as pd import io df = pd. read_csv ( io.StringIO (string_data), sep=“ , „) Diese spezielle Syntax erstellt einen Pandas-DataFrame unter Verwendung der Werte, die in der Zeichenfolge namens string_data enthalten sind. Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> io \n\ndf = pd. read_csv<\/span> ( io.StringIO<\/span> (string_data), sep=\" ,<\/span> \")\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Erstellen Sie einen DataFrame aus einem String mit Komma-Trennzeichen<\/span><\/strong><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> io\n\n#define string\n<\/span>string_data=\"\"\"points, assists, rebounds\n5, 15, 22\n7, 12, 9\n4, 3, 18\n2, 5, 10\n3, 11, 5\n\"\"\"\n\n#create pandas DataFrame from string\n<\/span>df = pd. read_csv<\/span> ( io.StringIO<\/span> (string_data), sep=\" ,<\/span> \")\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n points assists rebounds\n0 5 15 22\n1 7 12 9\n2 4 3 18\n3 2 5 10\n4 3 11 5\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Erstellen Sie einen DataFrame aus einem String mit Semikolon-Trennzeichen<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> io\n\n#define string\n<\/span>string_data=\"\"\"points;assists;rebounds\n5;15;22\n7;12;9\n4;3;18\n2;5;10\n3;11;5\n\"\"\"\n\n#create pandas DataFrame from string\n<\/span>df = pd. read_csv<\/span> ( io.StringIO<\/span> (string_data), sep=\" ;<\/span> \")\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n points assists rebounds\n0 5 15 22\n1 7 12 9\n2 4 3 18\n3 2 5 10\n4 3 11 5\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So konvertieren Sie den Zeitstempel in Pandas in Datum\/Uhrzeit<\/a>
So konvertieren Sie DateTime in Pandas in ein Datum<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"