1
A
回答
4
是的,他們這樣做。這裏有兩個dataframes:
數據幀1
Cat Vec
0 a [1, 2, 3]
1 a [4, 5, 6]
2 b [1, 2, 3]
輸出:
[{'Cat': 'a', 'Vec': [1, 2, 3]},
{'Cat': 'a', 'Vec': [4, 5, 6]},
{'Cat': 'b', 'Vec': [1, 2, 3]}]
數據幀2
Cat Vec
0 a [1, 2, 3]
1 b [4, 5, 6]
2 a [1, 2, 3]
輸出:
[{'Cat': 'a', 'Vec': [1, 2, 3]},
{'Cat': 'b', 'Vec': [4, 5, 6]},
{'Cat': 'a', 'Vec': [1, 2, 3]}]
+4
我是一個簡單的傢伙。我使用我的示例數據看到一篇文章。我upvote。 –
+2
我會坐火車。我所擁有的最大笑容之一是當我看到@root使用'np.random.seed([3,1415])'這是我幾乎總是使用的,並且沒有其他人會這樣做,因爲它很好,你知道... – piRSquared
+0
我的意思是我也可以看到輸出,但是你確實知道它適用於所有數據幀嗎? –
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回答一邊,您可以通過編寫幾行代碼輕鬆確認這一點。 –
小例子是一個好的開始,但它並沒有主張答案。執行是確定是否保留訂單的唯一方法。 – Dror