从数据框或系列的 pandas 输出中删除名称、数据类型
Remove name, dtype from pandas output of dataframe or series
我从 pandas 函数中得到了这样的输出文件。
Series([], name: column, dtype: object)
311 race
317 gender
Name: column, dtype: object
我正在尝试仅使用第二列获得输出,即
race
gender
通过删除顶部和底部的行,第一列。我该怎么做?
您只需要 .values
属性:
In [159]:
s = pd.Series(['race','gender'],index=[311,317])
s
Out[159]:
311 race
317 gender
dtype: object
In [162]:
s.values
Out[162]:
array(['race', 'gender'], dtype=object)
您可以转换为列表或访问每个值:
In [163]:
list(s)
Out[163]:
['race', 'gender']
In [164]:
for val in s:
print(val)
race
gender
DataFrame
/Series.to_string
这些方法有多种参数,允许您配置打印时显示的信息内容和方式。默认情况下 Series.to_string
有 name=False
和 dtype=False
,所以我们额外指定 index=False
:
s = pd.Series(['race', 'gender'], index=[311, 317])
print(s.to_string(index=False))
# race
# gender
如果索引很重要,默认值为 index=True
:
print(s.to_string())
#311 race
#317 gender
Series.str.cat
当您不关心索引而只想使用 '\n'
左对齐 cat 的值时。值必须是字符串,因此如有必要请先转换。
#s = s.astype(str)
print(s.str.cat(sep='\n'))
#race
#gender
有时我会 print(*s, sep='\n')
:
s = pd.Series(['race', 'gender'], index=[311, 317])
print(*s, sep='\n')
给予
race
gender
我从 pandas 函数中得到了这样的输出文件。
Series([], name: column, dtype: object)
311 race
317 gender
Name: column, dtype: object
我正在尝试仅使用第二列获得输出,即
race
gender
通过删除顶部和底部的行,第一列。我该怎么做?
您只需要 .values
属性:
In [159]:
s = pd.Series(['race','gender'],index=[311,317])
s
Out[159]:
311 race
317 gender
dtype: object
In [162]:
s.values
Out[162]:
array(['race', 'gender'], dtype=object)
您可以转换为列表或访问每个值:
In [163]:
list(s)
Out[163]:
['race', 'gender']
In [164]:
for val in s:
print(val)
race
gender
DataFrame
/Series.to_string
这些方法有多种参数,允许您配置打印时显示的信息内容和方式。默认情况下 Series.to_string
有 name=False
和 dtype=False
,所以我们额外指定 index=False
:
s = pd.Series(['race', 'gender'], index=[311, 317])
print(s.to_string(index=False))
# race
# gender
如果索引很重要,默认值为 index=True
:
print(s.to_string())
#311 race
#317 gender
Series.str.cat
当您不关心索引而只想使用 '\n'
左对齐 cat 的值时。值必须是字符串,因此如有必要请先转换。
#s = s.astype(str)
print(s.str.cat(sep='\n'))
#race
#gender
有时我会 print(*s, sep='\n')
:
s = pd.Series(['race', 'gender'], index=[311, 317])
print(*s, sep='\n')
给予
race
gender