如何将列表中的每n个术语转换为Pandas import中的一列？

Question

我导入了一些数据。 它只是一行

 Jane  
 M  
 52,000 
 NYC 
 Mike  
 M  
 38,000 
 LA  

依此类推，我有1000行

我该怎么做

Name Sex salary City 
Jane  M  52,000 NYC 
Mike  M  38,000 LA   

因此，我猜每5行将其列为一列。

谢谢

Answer 1

简单地reshape 。

a = df['column_name'].to_numpy().reshape(-1, 4)

请注意，上面的4表示4列，看起来像是您编辑后的内容。 以前，您好像有5列。 只要适应你所拥有的

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使它成为一个DataFrame

pd.DataFrame(a, columns=['Name', 'Sex', 'salary', 'City'])

---

由于您的问题定义不明确，并且在编辑后发生了很大变化，因此希望以上内容可以帮助您找到所需的线索

Answer 2

你需要抓住5个元素（每个子系列iloc[]改造他们（ .T ）和concat他们。

data = pd.concat([df.iloc[s:s+4].reset_index(drop=True).T for s in range(0,len(df), 5)]).reset_index(drop=True)
data.columns = ['Name', 'Sex', 'City', 'Salary']
data['Sex'] = data['Sex'].str[0]

输出：

    Name    Sex     City    Salary
0   MiKE    M       NYC     52,000
1   MiKE    M       NYC     52,000