将 DataFrams 数据值 转换 二维列表的方法

// 将 DataFrams 数据值 转换 二维列表的方法

df_list = df_list.values.tolist() # 转换为二维的列表 [[],[],[],......]

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// 列表中去重复方法

wk = list(set(wk)) # 将周去重

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// DataFrams 指定列值去重

source = list(df_ss['上下装'].unique())

['上装', '配饰', '连衣裙', '下装', '内搭']

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// 数据格式转换 pandas 库外，还可以使用轻量级的 tablib

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

简洁而优雅，Python Tablib实现将数据导出为Excel, Json等N种格式

 

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

dataset_o.json # 生成 JSON 数据格式

 

dataset_o.title = 'tablib'

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

xlsx.write(dataset_o.xlsx)

 

注：

dataset_o 是列表或二维列表，可以 list(dataset_o) 转换成字符串

再将字符串进行遍历，用 replace() 替换可以得到信息文本的字符串，用于 DINGDING 消息发送

 

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// 将两个 pandas 数据拼接

#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)

# 将NaN替换为0

print (data.fillna(0))