如何使用Python的熊猫在多个列中列出一个列表?

时间:2022-06-11 05:42:09

I have database that I want to use make one list of numbers so I can count how many times each number occurs throughout the database. I want to use the columns Number_1 - Number_5. The most I've been able to do is just make separate lists for each column. To clarify further, I want the list to look something like this: list_of_numbers = (11,18,5,14,31,26,12,37,12,13,3,2,4,14,41,22,31,26,15,35,32,20,49,20,15,7,5,10,18,58,...)

我有一个数据库,我想用它做一个数字列表,这样我就可以计算出每个数字在数据库中出现的次数。我想使用列Number_1 - Number_5。我所能做的就是为每一列单独列出一个列表。为了进一步澄清,我希望列表看起来像这样:list_of_numbers =(11、18、5、14、31、26、12、37、13、13、13、3、4、14、41、22、31、26、35、32、20、20、15、7、10、18、58…)

BTW, the database is pretty big, so the list is going to have 7650 elements to it It looks something like this:

顺便说一下,数据库非常大,所以列表中有7650个元素它看起来是这样的:

Draw # Draw DateNumber_1Number_2Number_3Number_4Number_5Mega 1004 Tue. Feb 03, 2015 11 22 25 58 69 13 1003 Fri. Jan 30, 2015 18 31 39 45 55 6 1002 Tue. Jan 27, 2015 5 26 27 44 57 7 1001 Fri. Jan 23, 2015 14 15 32 68 72 8 1000 Tue. Jan 20, 2015 31 35 56 59 63 6 999 Fri. Jan 16, 2015 26 32 44 45 58 11 998 Tue. Jan 13, 2015 12 20 25 50 51 7 997 Fri. Jan 09, 2015 37 49 50 56 57 8 996 Tue. Jan 06, 2015 12 20 27 38 75 4 995 Fri. Jan 02, 2015 13 15 35 62 74 12 994 Tue. Dec 30, 2014 3 7 44 63 67 12 993 Fri. Dec 26, 2014 2 5 10 20 38 14 992 Tue. Dec 23, 2014 4 10 31 56 66 7 991 Fri. Dec 19, 2014 14 18 58 59 68 4 990 Tue. Dec 16, 2014 41 58 68 72 73 1

#画DateNumber_1Number_2Number_3Number_4Number_5Mega 1004。2月3日星期二,2015年11 22 25 58 69 13 69年星期五。1月30日,2015年18 1002年39 45 55 6 31日星期二。1月27日,2015 5 26 27 44 57 7 1001星期五。1月23日,2015年14 15 32 68 72 8 68星期二。1月20日,2015年1月31日35 56 59 63 6 63星期五。16日2015 26 32 44 45 998年58 11日星期二。1月13日,2015年1月12 20 25 50 51 7 997星期五。09年2015 37 49 50 56 57 8 996。1月6日星期二2015年12 20 27 38 75 4 75星期五。1月2日2015 62年15 35 62 62 12 13日星期二。12月30日2014 3 7 44 63 63 12 63星期五。12月26日,2014 2 5 10 20 38 14 992星期二。12月23日,2014年4 31 56 66 7 66年12月19日,星期五2014年14 18 58 59 68 4 68年12月16日星期二。2014 41 58 68 72 68 1

1 个解决方案

#1


2  

df.iloc[:, -6: -1].values.T.ravel()

yields

收益率

array([11, 18,  5, 14, 31, 26, 12, 37, 12, 13,  3,  2,  4, 14, 41, 18,  5,
       14, 31, 26, 12, 37, 12, 13,  3,  2,  4, 14, 41, 31, 26, 15, 35, 32,
       20, 49, 20, 15,  7,  5, 10, 18, 58, 39, 27, 32, 56, 44, 25, 50, 27,
       35, 44, 10, 31, 58, 68, 45, 44, 68, 59, 45, 50, 56, 38, 62, 63, 20,
       56, 59, 72, 55, 57, 72, 63, 58, 51, 57, 75, 74, 67, 38, 66, 68, 73,
        6,  7,  8,  6, 11,  7,  8,  4, 12, 12, 14,  7,  4,  1])

You can call the tolist() method on the resulting array if you prefer lists.

如果您喜欢列表,可以在结果数组上调用tolist()方法。

#1


2  

df.iloc[:, -6: -1].values.T.ravel()

yields

收益率

array([11, 18,  5, 14, 31, 26, 12, 37, 12, 13,  3,  2,  4, 14, 41, 18,  5,
       14, 31, 26, 12, 37, 12, 13,  3,  2,  4, 14, 41, 31, 26, 15, 35, 32,
       20, 49, 20, 15,  7,  5, 10, 18, 58, 39, 27, 32, 56, 44, 25, 50, 27,
       35, 44, 10, 31, 58, 68, 45, 44, 68, 59, 45, 50, 56, 38, 62, 63, 20,
       56, 59, 72, 55, 57, 72, 63, 58, 51, 57, 75, 74, 67, 38, 66, 68, 73,
        6,  7,  8,  6, 11,  7,  8,  4, 12, 12, 14,  7,  4,  1])

You can call the tolist() method on the resulting array if you prefer lists.

如果您喜欢列表,可以在结果数组上调用tolist()方法。