Pandas DataFrame是帶有標簽軸(行和列)的二維大小可變的,可能是異構的表格數據結構。算術運算在行和列標簽上對齊。可以將其視為Series對象的dict-like容器。這是 Pandas 的主要數據結構。
Pandas DataFrame.to_xarray()
函數從pandas對象返回一個xarray對象。
用法: DataFrame.to_xarray()
參數:沒有
返回:xarray.DataArray或xarray.Dataset
範例1:采用DataFrame.to_xarray()
函數使用給定的數據幀構造一個xarray對象。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71],
'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'],
'Age':[14, 25, 55, 8, 21]})
# Create the index
index_ = pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 5, freq ='H')
# Set the index
df.index = index_
# Print the DataFrame
print(df)
輸出:
現在我們將使用DataFrame.to_xarray()
函數使用給定的Dataframe構造一個xarray對象。
# return an xarray object
result = df.to_xarray()
# Print the result
print(result)
輸出:
正如我們在輸出中看到的,DataFrame.to_xarray()
函數已使用給定的數據幀成功構造了一個xarray對象。
範例2:采用DataFrame.to_xarray()
函數使用給定的數據幀構造一個xarray對象。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the DataFrame
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],
"B":[7, 2, 54, 3, None],
"C":[20, 16, 11, 3, 8],
"D":[14, 3, None, 2, 6]})
# Create the index
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5']
# Set the index
df.index = index_
# Print the DataFrame
print(df)
輸出:
現在我們將使用DataFrame.to_xarray()
函數使用給定的Dataframe構造一個xarray對象。
# return an xarray object
result = df.to_xarray()
# Print the result
print(result)
輸出:
正如我們在輸出中看到的,DataFrame.to_xarray()
函數已使用給定的數據幀成功構造了一個xarray對象。
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注:本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas DataFrame.to_xarray。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。