Как преобразовать список в DataFrame по строкам
Некоторые ответы частично ошибочны, и некоторые факты в них также частично ошибочны.
Ответьте на свой вопрос: Да! Вы можете.
В Typcript
class A {
private a1;
private a2;
}
Создает следующий код в Javascript:
var A = /** @class */ (function () {
function A() {
}
return A;
}());
как @Erik_Cupal , вы можете просто сделать:
let a = new A();
let array = return Object.getOwnPropertyNames(a);
Но это неполное. Что произойдет, если ваш класс имеет собственный конструктор? Вам нужно сделать трюк с Typcript, потому что он не будет компилироваться. Вам нужно назначить любое:
let className:any = A;
let a = new className();// the members will have value undefined
Общее решение будет:
class A {
private a1;
private a2;
constructor(a1:number, a2:string){
this.a1 = a1;
this.a2 = a2;
}
}
class Describer{
describeClass( typeOfClass:any){
let a = new typeOfClass();
let array = Object.getOwnPropertyNames(a);
return array;//you can apply any filter here
}
}
Для лучшего понимания это будет ссылаться в зависимости от контекста.
1 ответ
Из документов :
Итеративное добавление строк в DataFrame может быть более сложным в вычислительном отношении, чем одна конкатенация. Лучшее решение - добавить эти строки в список, а затем объединить список с исходным кадром DataFrame сразу.
Вы можете так же легко добавить свои данные в список и создать экземпляр DataFrame со списком.
import pandas as pd container = [] for a in x: # get the text you want text = 'somestring' char_list = [i for i in text] container.append(char_list) # now create your DataFrame frame = pd.DataFrame(container, columns=['Col1','Col2', 'Col3', 'Col4', 'Col5','Col6', 'Col7', 'Col8','Col9', 'Col10', 'Col11', 'Col12', 'Col13', 'Col14'])Пример:
In [1]: datlist = [[i for i in '01234567890123'] for ii in range(10)] In [2]: datlist Out[2]: [['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'], ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'], ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'], ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'], ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'], ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'], ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'], ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'], ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3'], ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0', '1', '2', '3']] In [3]: pd.DataFrame(datlist, columns=range(len(datlist[0]))) Out[3]: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 7 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3