# find maximum value of a # single column 'x' maxClm=df['x'].max() print("Maximum value in column 'x': ") print(maxClm) 输出: 我们还有另一种方法可以找到列的最大值: Python3实现 # find maximum value of a # single column 'x' maxClm=df.max()['x'] 结果将与上述相同。输出: ...
Python program to select row by max value in group# Importing pandas package import pandas as pd # Importing numpy package import numpy as np # Creating a dictionary d = { 'A':[1,2,3,4,5,6], 'B':[3000,3000,6000,6000,1000,1000], 'C':[200,np.nan,100,np.nan,500,np.nan] ...
设定显示列数与现实行数 pd.set_option('max_colwidth',None)#设置表中的字符串(df.values)显示最大值,其中None可替换为具体的数值pd.set_option('display.max_columns',None)#设置列显示不限制数量,如若限制,可将None设置成具体的数值pd.set_option('display.max_rows',None)#设置行显示限制数量 1.4 存储 ...
下面填入的是空字符串: In[36]: movie.select_dtypes(['object']).fillna('').max() Out[36]: color Color director_name Étienne Faure actor_2_name Zubaida Sahar genres Western ... movie_imdb_link [http://www.imdb.com/title/tt5574490/?ref_=fn_t...](http://www.imdb.com/title/tt...
df.max() 列出每列的最大值 df.min() 列出每列的最小值 df.mean() 列出每列的最平均值 df.median() 列出每列的中值 df.sum() 列出每列的元素和 df.std() 列出每列的标准差 df.var() 列出每列的方差 df.head(n) 列出前h行 df.tail(n) 列出后n行 df.replace(to_replace,value) 使用value替...
(14.3)使用fill_value填充 015,聚合操作 (15.1)DataFrame聚合函数 求和 平均值 最大值 最小值等 (15.2)多层索引聚合操作 016,数据合并concat 为方便讲解,我们首先定义一个生成DataFrame的函数: 示例: 使用pd.concat()级联 pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似 (16.1)简单级联 忽略行索引 ignore_index...
filter(df['column1'] > 1) selected_df filtered_df Join 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df = pl.DataFrame( { "a": np.arange(0, 8), "b": np.random.rand(8), "d": [1, 2.0, np.NaN, np.NaN, 0, -5, -42, None], } ) df2 = pl.DataFrame( { "x":...
删除列:df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)。 分组和聚合: 使用groupby()函数对数据进行分组:df.groupby('column_name')。 使用聚合函数(如sum、mean、max等)对分组后的数据进行计算:df.groupby('column_name').agg({'column1': 'sum', 'column2': 'mean'})。
DataFrame.insert(loc, column, value) #在特殊地点loc[数字]插入column[列名]某列数据 DataFrame.iter() #Iterate over infor axis DataFrame.iteritems() #返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows() #返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name]) #Iterate over DataFrame rows as namedtuple...
key10.000000key20.013751dtype: float64 → min统计最小值9.67091932107→ max统计最大值 key16.750000key28.857754dtype: float64 → quantile统计分位数,参数q确定位置 key145.000000key254.897714dtype: float64 → sum求和 key14.500000key25.489771dtype: float64 → mean求平均值 ...