1
A
回答
4
是的,他们这样做。这里有两个dataframes:
数据帧1
Cat Vec
0 a [1, 2, 3]
1 a [4, 5, 6]
2 b [1, 2, 3]
输出:
[{'Cat': 'a', 'Vec': [1, 2, 3]},
{'Cat': 'a', 'Vec': [4, 5, 6]},
{'Cat': 'b', 'Vec': [1, 2, 3]}]
数据帧2
Cat Vec
0 a [1, 2, 3]
1 b [4, 5, 6]
2 a [1, 2, 3]
输出:
[{'Cat': 'a', 'Vec': [1, 2, 3]},
{'Cat': 'b', 'Vec': [4, 5, 6]},
{'Cat': 'a', 'Vec': [1, 2, 3]}]
+4
我是一个简单的家伙。我使用我的示例数据看到一篇文章。我upvote。 –
+2
我会坐火车。我所拥有的最大笑容之一是当我看到@root使用'np.random.seed([3,1415])'这是我几乎总是使用的,并且没有其他人会这样做,因为它很好,你知道... – piRSquared
+0
我的意思是我也可以看到输出,但是你确实知道它适用于所有数据帧吗? –
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回答一边,您可以通过编写几行代码轻松确认这一点。 –
小例子是一个好的开始,但它并没有主张答案。执行是确定是否保留订单的唯一方法。 – Dror