观察“DataFrame的数据结构图”可以发现:每个df既有一个行索引index,又有一个列索引columns。但是不管行索引index,还是列索引columns,统一都都叫做 “Index对象”。不同的是在创建df,指定参数的参数名称的时候,为了方便区分行索引和列索引 ,把行索引这个“Index对象”叫做index,把列索引这个“Index对象”叫做co...
使用透视图函数之后,可以使用.sum()这类型函数,使用后会按照index和columns的分组求和。 order_index(by,ascending): 返回一个根据by排序,asceding=True表示升序,False表示降序的frame concat(list):将一个列表的frame行数加起来。 ix[index]:就是行索引,DataFrame的普通下标是列索引。 take(index):作用和ix差不...
DataFrame 一个表格型的数据结构,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。其结构图示意图,如下所示: 表格中展示了某个销售团队个人信息和绩效评级(rating)的相关数据。数据以行和列形式来表示,其中每一列...
我们再来看看Index类型,它为Series和DataFrame对象提供了索引服务,有了索引我们就可以排序数据(sort_index方法)、对齐数据(在运算和合并数据时非常重要)并实现对数据的快速检索(索引运算)。由于DataFrame类型表示的是二维数据,所以它的行和列都有索引,分别是index和columns。Index类型的创建的比较简单,通常给出data、dtype...
pandas-07 DataFrame修改index、columns名的方法 一般常用的有两个方法: 1、使用DataFrame.index = [newName],DataFrame.columns = [newName],这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level...
df = df.rename(columns={'Name': 'FullName', 'Age': 'AgeInYears'}) print(df) 行索引 设置行索引 DataFrame的默认行索引是整数序列,从0开始。但你也可以通过index参数来设置自定义的行索引。 index = ['A', 'B', 'C'] df = pd.DataFrame(data, index=index) print(df) 访问行索引 你可以通...
滚动窗口和时间序列分析:支持对数据集进行滚动窗口统计和时间序列分析。 DataFrame 构造方法如下: pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一...
首先我们来介绍loc,loc方法可以根据传入的行索引查找对应的行数据。注意,这里说的是行索引,而不是行号,它们之间是有区分的。行索引其实对应于Series当中的Index,也就是对应Series中的索引。所以我们一般把行索引称为Index,而把列索引称为columns。 我们在之前的文章当中了解过,对于Series来说,它的Index可以不必是整数...
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...