Hallo,
mit try..except wandelst Du die Eingabe in int um und fängst eine Fehlermeldung ab falls die Eingabe keine Zahl ist.
Und doppelte Zeilen solltest Du vermeiden, immer wenn man Code mehr als einmal benötigt macht man eine Funktion daraus:
import time
def zahleneingabe(text):
zahl = input ...
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- Samstag 29. Januar 2022, 08:37
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- Mittwoch 26. Januar 2022, 11:59
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Re: Pandas DataFrame transformieren
Stimmt. Ich war davon ausgegangen dass wieder ein DataFrame zurückgegeben werden soll.
as_matrix ist aber deprecated, besser to_numpy verwenden:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([["a", "b", "c"], ["d", "e", "f"], ["g", "h", "i"]])
data = df.to_numpy().ravel()
print(data)
Dann ist Dir ...
as_matrix ist aber deprecated, besser to_numpy verwenden:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([["a", "b", "c"], ["d", "e", "f"], ["g", "h", "i"]])
data = df.to_numpy().ravel()
print(data)
Dann ist Dir ...
- Mittwoch 26. Januar 2022, 09:03
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Re: Pandas DataFrame transformieren
Hallo einfachTobi,
auch dann musst Du aber über die Spalten iterieren, es ist also kein Unterschied.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([["a", "b", "c"], ["d", "e", "f"], ["g", "h", "i"]])
print(df)
one_column_df = pd.concat([df.loc[:, i] for i in df.columns], ignore_index=True)
print(one ...
auch dann musst Du aber über die Spalten iterieren, es ist also kein Unterschied.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([["a", "b", "c"], ["d", "e", "f"], ["g", "h", "i"]])
print(df)
one_column_df = pd.concat([df.loc[:, i] for i in df.columns], ignore_index=True)
print(one ...
- Dienstag 25. Januar 2022, 19:24
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Re: Pandas DataFrame transformieren
Hallo Luca,
Du kannst z.B. mit tolist() die Spaltenwerte in eine Liste umwandeln und diese Listen addieren:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([["a", "b", "c"], ["d", "e", "f"], ["g", "h","i"]])
print(df)
all_values=[]
for column in df:
this_column_values = df[column].tolist()
all_values ...
Du kannst z.B. mit tolist() die Spaltenwerte in eine Liste umwandeln und diese Listen addieren:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([["a", "b", "c"], ["d", "e", "f"], ["g", "h","i"]])
print(df)
all_values=[]
for column in df:
this_column_values = df[column].tolist()
all_values ...
