python如何将行列互换(python 数组行列互换)

本文目录一览:

如何用python实现行列互换,大家怎么看待呢?

你需要确保该数组的行列数都是相同的。列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:另一个更快和高级一些的方法。可以使用zip函数:本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦。有时候,数据到来的时候使用错误的方式,比如,你使用微软的ADO接口访问数据库,由于Python和MS在语言实现上的差别。 Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案,一个更清晰,一个更快速。在列表递推式版本中,内层递推式表示选则什么(行),外层递推式表示选择者(列)。这个过程完成后就实现了转置。在zip版本中,我们使用arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果。然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵)。因为我们没有直接将zip的结果表示为list,所以我们可以我们可以使用itertools.izip来稍微的提高效率(因为izip并没有将数据在内存中组织为列表)。但是,在特定的情况下,上面的方法对效率的微弱提升不能弥补对复杂度的增加。关于args和kwds语法:args(实际上,号后面跟着变量名)语法在Python中表示传递任意的位置变量,当你使用这个语法的时候(比如,你在定义函数时使用),Python将这个变量和一个元组绑定,并保留所有的位置信息, 而不是具体的变量。当你使用这个方法传递参数时,变量可以是任意的可迭代对象(其实可以是任何表达式,只要返回值是迭代器)。

python行转换成列怎么实现?

可以使用Python字符串内置的替换方法把分隔符“,”替换成‘\r\n’ 换行符即可(Linux、MacOS下换行符为:”\n”):

Python代码实现

iPython下演示

如何用python实现行列互换?

题主既然问出行列转换这样的问题,那就说明题主的Python功力远远不到家的。行列互换其实在Python中很快捷的就可以实现了。

首先,让我们来建立一个矩阵,这里我们使用numpy包下的random包来生成3×3的矩阵。大概的代码如下所示:

import numpy as np

a=np.random.random((3,3))

这样,我们就可以生成一个随机数组成的3×3矩阵。之后我们就可以将这个矩阵进行行列互换了。具体代码也非常的简单,具体如下所示:

b=a.T

如上所示,只需要对a对象进行T操作,就可将我们的数据进行行列转换了。

所以,题主在学习的时候,一定要学会用简单的方法去解决复杂的问题。而不要将自己的问题复杂化,就如同楼上某位同学写的代码那样,明显太复杂了。本来三行代码能够实现的功能,搞得如此纠结。

另外,如果题主想进入数据分析行业,我推荐一本Python的相关书籍给你,这本书可以让你掌握一些常见的数据整理、数据清洗操作。这本书的名字是《利用Python进行数据分析》,该书作者是高效数据分析包Pandas的开发者,对数据分析基本技能的提升作用显著。

如果有什么想与我交流的,欢迎在本题下进行评论。

用python怎么实现多个excel自动两列位置对调?

import pandas as pd

import os

# 指定一个 Excel 文件夹目录

path = ‘E:/下载/文件夹的名称/’

# 遍历文件夹获取所有符合条件的 Excel 文件完整目录

for root, dirs, files in os.walk(path):

# 遍历文件

for file in files:

# 如果有不需要操作的文件另外添加判断条件即可

# 拼接完整目录

filePath = path + file

# 读取数据

df = pd.read_excel(filePath)

# 所有列名

columnName = df.columns.values

# B C 互换位置

columnName[1], columnName[2] = columnName[2], columnName[1]

# 重组 DataFrame

new = df.loc[:, columnName]

# 到这一步已经实现了你的需求,如果另存为

dataFrame = pd.DataFrame(new)

# 覆盖保存,要另存为 filePath 改成 path + file.split(‘.’)[0] + ‘1.’ + file.split(‘.’)[1]

dataFrame.to_excel(filePath, index=False)

如何用python实现行列互换

用excel的话建议用pandas

import pandas as pd

df = pd.read_excel(‘你的文件路径’,’第几个sheet’, header = False) #读取文件 比如 df = pd.read_excel(‘C:/your_data.xlsx’,0, header = False)

df_T = df.T #获得矩阵的转置

df_T.to_excel(‘要保存的文件路径’, sheet_name=’我的表名’) #保存文件 比如 df_T.to_excel(‘C:/test.xlsx’, sheet_name=’sheet 1′)

保存的文件之前的title都还在,WinPython直接解压就可以使用,里面要使用的包都有

原创文章,作者:小蓝,如若转载,请注明出处:https://www.506064.com/n/188532.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
小蓝小蓝
上一篇 2024-11-28 13:32
下一篇 2024-11-28 13:32

相关推荐

  • Python计算阳历日期对应周几

    本文介绍如何通过Python计算任意阳历日期对应周几。 一、获取日期 获取日期可以通过Python内置的模块datetime实现,示例代码如下: from datetime imp…

    编程 2025-04-29
  • Python列表中负数的个数

    Python列表是一个有序的集合,可以存储多个不同类型的元素。而负数是指小于0的整数。在Python列表中,我们想要找到负数的个数,可以通过以下几个方面进行实现。 一、使用循环遍历…

    编程 2025-04-29
  • Python周杰伦代码用法介绍

    本文将从多个方面对Python周杰伦代码进行详细的阐述。 一、代码介绍 from urllib.request import urlopen from bs4 import Bea…

    编程 2025-04-29
  • 如何查看Anaconda中Python路径

    对Anaconda中Python路径即conda环境的查看进行详细的阐述。 一、使用命令行查看 1、在Windows系统中,可以使用命令提示符(cmd)或者Anaconda Pro…

    编程 2025-04-29
  • Python中引入上一级目录中函数

    Python中经常需要调用其他文件夹中的模块或函数,其中一个常见的操作是引入上一级目录中的函数。在此,我们将从多个角度详细解释如何在Python中引入上一级目录的函数。 一、加入环…

    编程 2025-04-29
  • python强行终止程序快捷键

    本文将从多个方面对python强行终止程序快捷键进行详细阐述,并提供相应代码示例。 一、Ctrl+C快捷键 Ctrl+C快捷键是在终端中经常用来强行终止运行的程序。当你在终端中运行…

    编程 2025-04-29
  • Python程序需要编译才能执行

    Python 被广泛应用于数据分析、人工智能、科学计算等领域,它的灵活性和简单易学的性质使得越来越多的人喜欢使用 Python 进行编程。然而,在 Python 中程序执行的方式不…

    编程 2025-04-29
  • 蝴蝶优化算法Python版

    蝴蝶优化算法是一种基于仿生学的优化算法,模仿自然界中的蝴蝶进行搜索。它可以应用于多个领域的优化问题,包括数学优化、工程问题、机器学习等。本文将从多个方面对蝴蝶优化算法Python版…

    编程 2025-04-29
  • Python清华镜像下载

    Python清华镜像是一个高质量的Python开发资源镜像站,提供了Python及其相关的开发工具、框架和文档的下载服务。本文将从以下几个方面对Python清华镜像下载进行详细的阐…

    编程 2025-04-29
  • Python字典去重复工具

    使用Python语言编写字典去重复工具,可帮助用户快速去重复。 一、字典去重复工具的需求 在使用Python编写程序时,我们经常需要处理数据文件,其中包含了大量的重复数据。为了方便…

    编程 2025-04-29

发表回复

登录后才能评论