Hướng dẫn how do i get column values from a dataframe in python? - làm cách nào để lấy giá trị cột từ khung dữ liệu trong python?

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

  • Đọc
  • Bàn luận
  • Xem thảo luận

    Cải thiện bài viết

    Lưu bài viết

    Đọc

    Bàn luậnWe can have all values of a column in a list, by using the tolist() method.

    Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thấy cách lấy tất cả các giá trị của một cột trong khung dữ liệu gấu trúc dưới dạng danh sách. Điều này có thể rất hữu ích trong nhiều tình huống, giả sử chúng ta phải đạt được điểm của tất cả các sinh viên trong một môn học cụ thể, lấy số điện thoại của tất cả nhân viên, v.v. Hãy xem cách chúng ta có thể đạt được điều này với sự trợ giúp của một số ví dụ.Series.tolist().

    Ví dụ 1: Chúng ta có thể có tất cả các giá trị của một cột trong một danh sách, bằng cách sử dụng phương thức tolist ().Converted series into List.

    Code::

    Cú pháp: sê -ri.tolist ().

    Loại trả về: Sê -ri chuyển đổi thành danh sách.

    Python3

    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    3
    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    4
    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    0
    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    6
    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    7

    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    8
    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    9: [import1
    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    0import3import4

    import5import6

    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    0import8import9

    import pandas as pd

    pandas as pd5pandas as pd6

    dict = {'Name': ['Martha'____1011

    pandas as pd5dict3

    Output:

    Hướng dẫn how do i get column values from a dataframe in python? - làm cách nào để lấy giá trị cột từ khung dữ liệu trong python?

    pandas as pd0____5 pandas as pd2dictpandas as pd4We’ll see how we can get the values of all columns in separate lists.

    Code:

    Python3

    Loại trả về: Sê -ri chuyển đổi thành danh sách.

    Python3

    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    3
    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    4
    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    0
    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    6
    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    7

    import pandas as pd

    {7import6

    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    
    0import8import9

    import pandas as pd

    pandas as pd5pandas as pd6

    dict = {'Name': ['Martha'____1011

    : [4pandas as pd5: [6

    Output:

    Hướng dẫn how do i get column values from a dataframe in python? - làm cách nào để lấy giá trị cột từ khung dữ liệu trong python?


    propertyDataFrame.values[source]# DataFrame.values[source]#

    Trả về một đại diện numpy của DataFrame.

    Chỉ các giá trị trong khung dữ liệu sẽ được trả về, nhãn Axes sẽ bị xóa.

    Returnsnumpy.ndarray

    Các giá trị của DataFrame.

    Ghi chú

    DTYPE sẽ là một DTYPE phổ biến thấp hơn (Upcasting ẩn); Điều đó có nghĩa là nếu các DTYPE (thậm chí các loại số) được trộn lẫn, loại có sức chứa tất cả sẽ được chọn. Sử dụng điều này một cách cẩn thận nếu bạn không xử lý các khối.

    ví dụ. Nếu các DTYPE là float16 và float32, DTYPE sẽ được UPCAST ​​thành float32. Nếu DTYPE là Int32 và UINT8, DTYPE sẽ được UPCAST ​​thành Int32. Theo quy ước : [7, trộn Int64 và UInt64 sẽ dẫn đến Float64 DTYPE.

    Ví dụ

    Một khung dữ liệu trong đó tất cả các cột là cùng loại (ví dụ: int64) dẫn đến một mảng cùng loại.

    >>> df = pd.DataFrame({'age':    [ 3,  29],
    ...                    'height': [94, 170],
    ...                    'weight': [31, 115]})
    >>> df
       age  height  weight
    0    3      94      31
    1   29     170     115
    >>> df.dtypes
    age       int64
    height    int64
    weight    int64
    dtype: object
    >>> df.values
    array([[  3,  94,  31],
           [ 29, 170, 115]])
    

    Một khung dữ liệu với các cột loại hỗn hợp (ví dụ: str/object, int64, float32) dẫn đến một ndarray thuộc loại rộng nhất có thể chứa các loại hỗn hợp này (ví dụ: đối tượng).

    >>> df2 = pd.DataFrame([('parrot',   24.0, 'second'),
    ...                     ('lion',     80.5, 1),
    ...                     ('monkey', np.nan, None)],
    ...                   columns=('name', 'max_speed', 'rank'))
    >>> df2.dtypes
    name          object
    max_speed    float64
    rank          object
    dtype: object
    >>> df2.values
    array([['parrot', 24.0, 'second'],
           ['lion', 80.5, 1],
           ['monkey', nan, None]], dtype=object)
    

    Làm cách nào để trích xuất các giá trị từ cột DataFrame?

    Bạn có thể trích xuất một cột của gấu trúc DataFrame dựa trên một giá trị khác bằng cách sử dụng phương thức dataFrame.Query ().Truy vấn () được sử dụng để truy vấn các cột của DataFrame với biểu thức boolean.Ví dụ thổi trả về một cột khóa học trong đó giá trị cột phí phù hợp với 25000.by using the DataFrame. query() method. The query() is used to query the columns of a DataFrame with a boolean expression. The blow example returns a Courses column where the Fee column value matches with 25000.

    Làm cách nào để nhận được một danh sách các giá trị từ DataFrame trong Python?

    Tolist () Bạn có thể chuyển đổi cột DataFrame của Pandas thành Liệt kê.DF ['khóa học'] trả về cột DataFrame dưới dạng một chuỗi và sau đó sử dụng các giá trị.Tolist () để chuyển đổi các giá trị cột thành liệt kê.

    Làm cách nào để trích xuất số từ một cột trong Python?

    Làm cách nào để trích xuất số từ một chuỗi trong một cột trong Python ?..
    Đây là cách bạn có thể chạy để trả về một cột mới chỉ với các số: df ['chỉ số'] = df ['số và văn bản']. ASTYPE ('str').) .unstack (). fillna (''). sum (trục = 1) .Arype (int).
    Phá vỡ..astype ('str').
    .unstack().