將 DataFrams 數據值 轉換 二維列表的方法

// 將 DataFrams 數據值 轉換 二維列表的方法

df_list = df_list.values.tolist() # 轉換為二維的列表 [[],[],[],......]

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// 列表中去重復方法

wk = list(set(wk)) # 將周去重

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// DataFrams 指定列值去重

source = list(df_ss['上下裝'].unique())

['上裝', '配飾', '連衣裙', '下裝', '內搭']

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// 數據格式轉換 pandas 庫外，還可以使用輕量級的 tablib

https://www.toutiao.com/a6735840959252136459/

簡潔而優雅，Python Tablib實現將數據導出為Excel, Json等N種格式

 

dataset_o = tablib.Dataset(*data ,headers=headers)

dataset_o.json # 生成 JSON 數據格式

 

dataset_o.title = 'tablib'

with open('dataset_o.xlsx', 'wb') as xlsx:

xlsx.write(dataset_o.xlsx)

 

注：

dataset_o 是列表或二維列表，可以 list(dataset_o) 轉換成字符串

再將字符串進行遍歷，用 replace() 替換可以得到信息文本的字符串，用於 DINGDING 消息發送

 

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// 將兩個 pandas 數據拼接

#https://blog.csdn.net/zsc201825/java/article/details/81221711

 

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col2':1}, {'col1':'b', 'col2':2}])

df2 = pd.DataFrame([{'col1':'a', 'col3':11}, {'col1':'c', 'col3':33}])

 

data = pd.merge(left=df1, right=df2, how='left', left_on='col1', right_on='col1')

print (data)

# 將NaN替換為0

print (data.fillna(0))