<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um eine Liste in eine Spalte in einem Pandas-DataFrame zu konvertieren:<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie eine Liste mit dem Namen \u201eFlights\u201c<\/strong> in eine Spalte im DataFrame konvertiert wird:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass Fl\u00fcge<\/strong> als neue Spalte zum Pandas DataFrame hinzugef\u00fcgt wurden.<\/span><\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass, wenn die Liste weniger Elemente enth\u00e4lt als die Anzahl der Zeilen im vorhandenen DataFrame, NaN-<\/strong> Werte in die Spalte eingef\u00fcgt werden:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die letzten drei Werte in der Spalte \u201eNeue Fl\u00fcge\u201c lediglich von Panda generierte NaN<\/strong> -Werte sind.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Panda-Aufgaben ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So erhalten Sie einen Zellenwert aus Pandas DataFrame<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um eine Liste in eine Spalte in einem Pandas-DataFrame zu konvertieren: df[‚ new_column ‚] = pd. Series (some_list) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. Beispiel: Konvertieren Sie eine Liste in eine Spalte in Pandas Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen […]<\/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 df[' new_column<\/span> '] = pd. Series<\/span> (some_list)\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel: Konvertieren Sie eine Liste in eine Spalte in Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12\n<\/strong><\/pre>\n #create list\n<\/span>steals = [4, 4, 3, 2, 3, 5, 0, 1]\n\n#convert list to DataFrame column\n<\/span>df[' steals<\/span> '] = pd. Series<\/span> (steals)\n\n#view updated DataFame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds steals\n0 A 18 5 11 4\n1 B 22 7 8 4\n2 C 19 7 10 3\n3 D 14 9 6 2\n4 E 14 12 6 3\n5 F 11 9 5 5\n6 G 20 9 9 0\n7:28 4 12 1\n<\/strong><\/pre>\n #create list\n<\/span>steals = [4, 4, 3, 2, 3]\n\n#convert list to DataFrame column\n<\/span>df[' steals<\/span> '] = pd. Series<\/span> (steals)\n\n#view updated DataFame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds steals\n0 A 18 5 11 4.0\n1 B 22 7 8 4.0\n2 C 19 7 10 3.0\n3 D 14 9 6 2.0\n4 E 14 12 6 3.0\n5 F 11 9 5 NaN\n6 G 20 9 9 NaN\n7:28 4 12 NaN\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So benennen Sie den Index in Pandas DataFrame um<\/a>
So sortieren Sie Spalten in Pandas nach Namen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"