Как я могу оптимизировать свой массив Python для преобразования Pandas DataFrame? [Дубликат]
Вы можете использовать наивный метод, если элементы difflist отсортированы и установлены.
list1=[1,2,3,4,5]
list2=[1,2,3]
print list1[len(list2):]
или с помощью собственных методов набора:
subset=set(list1).difference(list2)
print subset
import timeit
init = 'temp1 = list(range(100)); temp2 = [i * 2 for i in range(50)]'
print "Naive solution: ", timeit.timeit('temp1[len(temp2):]', init, number = 100000)
print "Native set solution: ", timeit.timeit('set(temp1).difference(temp2)', init, number = 100000)
Наивное решение: 0.0787101593292
Нативное решение: 0.998837615564
100
задан Joop 1 October 2013 в 10:19
поделиться
2 ответа
Ниже приведено то, что вы хотите:
df = DataFrame(table, columns=headers)
df
выходы
Out[7]:
Heading1 Heading2
0 1 2
1 3 4
172
ответ дан EdChum 20 August 2018 в 17:52
поделиться
При подходе, описанном EdChum выше, значения в списке отображаются в виде строк. Чтобы отобразить значения списков в качестве столбцов в DataFrame, просто используйте функцию транспонирования () следующим образом:
table = [[1 , 2], [3, 4]]
df = DataFrame(table)
df = df.transpose()
df.columns = ['Heading1', 'Heading2']
Выход затем:
Heading1 Heading2
0 1 3
1 2 4
55
ответ дан Shoresh 20 August 2018 в 17:52
поделиться
Другие вопросы по тегам: