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电子产品开发流程8个步骤_新媒体运营需要哪些技能_北京百度seo排名公司_鼓楼网站seo搜索引擎优化

2024/12/22 19:24:02 来源:https://blog.csdn.net/weixin_64911856/article/details/144457258  浏览:    关键词:电子产品开发流程8个步骤_新媒体运营需要哪些技能_北京百度seo排名公司_鼓楼网站seo搜索引擎优化
电子产品开发流程8个步骤_新媒体运营需要哪些技能_北京百度seo排名公司_鼓楼网站seo搜索引擎优化

以下是一些可用转化的数据类型和输出结果:

1. 字典(Dictionary)

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],'Age': [20, 21, 19, 18],'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']}
df = pd.DataFrame(data)

输出:

      Name  Age         City
0      Tom   20     New York
1     Nick   21  Los Angeles
2     John   19      Chicago
3    Alice   18      Houston

2. 列表(List)

data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
df = pd.DataFrame(data)

输出:

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

3. NumPy数组(NumPy Array)

import numpy as np
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
df = pd.DataFrame(data)

输出:

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

4. 列表的列表(List of Lists)

data = [[1, 'Alice'], [2, 'Bob'], [3, 'Charlie']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['ID', 'Name'])

输出:

   ID     Name
0   1    Alice
1   2      Bob
2   3  Charlie

5. 其他pandas对象

s1 = pd.Series([1, 2, 3], name='A')
s2 = pd.Series(['Alice', 'Bob', 'Charlie'], name='B')
df = pd.DataFrame([s1, s2])

输出:

   A     B
0  1  Alice
1  2     Bob
2  3 Charlie

6. 标量值(Scalar)

data = 5
df = pd.DataFrame([data])

输出:

0
5

7. 嵌套字典(Nested Dictionary)

data = {'Person': {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],'Age': [20, 21, 19, 18]},'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']}
df = pd.DataFrame(data)

输出:

   Person   CityName Age      Name
0    Tom   20  New York
1   Nick   21 Los Angeles
2   John   19     Chicago
3  Alice   18      Houston

请注意,这些输出是基于pandas的标准设置,实际输出可能会根据你的pandas版本和环境设置有所不同。

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