修改并展平 Pandas 数据框的值
Modify and flatten values from Pandas dataframe
这是我正在使用的数据框:
0
0 380.143752
1 379.942595
2 379.589472
3 379.816187
4 379.622086
5 379.299071
6 379.559615
dtypes 给出了这个:
0 float64
dtype: object
您可以通过单击下面的 link 获取数据样本:
我现在想做的是去掉第一列(0 到 6)的 header 并将其余值展平,这样最终结果如下所示:
380.143752 379.942595 379.589472 379.816187 379.622086 379.299071 379.559615
你能帮帮我吗?提前致谢。
要将列的值作为列表获取,您可以使用:
list(df['0'].values)
哪个returns
[380.14375187506414, 379.9425948637049, 379.58947186728295, 379.81618691129717, 379.62208574069643, 379.29907141641786, 379.5596147997691]
一个数据帧的转置应该可以满足您的需求。
newdf = (pd.DataFrame(df)).T
这仍然会有 headers,但您可以在正常操作中使用这些数据,忽略 header 和索引
例如写入 csv 文件
newdf.to_csv(file,mode='w', sep=',',header=False,index=False) # you can use any separator here 'tabs' if you don't want commas.
这是我正在使用的数据框:
0
0 380.143752
1 379.942595
2 379.589472
3 379.816187
4 379.622086
5 379.299071
6 379.559615
dtypes 给出了这个:
0 float64
dtype: object
您可以通过单击下面的 link 获取数据样本:
我现在想做的是去掉第一列(0 到 6)的 header 并将其余值展平,这样最终结果如下所示:
380.143752 379.942595 379.589472 379.816187 379.622086 379.299071 379.559615
你能帮帮我吗?提前致谢。
要将列的值作为列表获取,您可以使用:
list(df['0'].values)
哪个returns
[380.14375187506414, 379.9425948637049, 379.58947186728295, 379.81618691129717, 379.62208574069643, 379.29907141641786, 379.5596147997691]
一个数据帧的转置应该可以满足您的需求。
newdf = (pd.DataFrame(df)).T
这仍然会有 headers,但您可以在正常操作中使用这些数据,忽略 header 和索引
例如写入 csv 文件
newdf.to_csv(file,mode='w', sep=',',header=False,index=False) # you can use any separator here 'tabs' if you don't want commas.