data.groupby(['one', 'two'], as_index = False).size() 1. 2. SQL语句 (分组时求和) SELECT one, two, SUM(three) FROM data GROUP BY one 1. Python语句 #as_index = False 避免将 被分组的列 作为索引 data.groupby(['one', 'two'], as_index = False)['three'].sum() 1. 2. 若...
print(df2.loc[['one', 'three']]) [out]: char int float one a 10 1.1 three c 30 3.3 --- df2.loc['one': 'three'] Out[14]: char int float one a 10 1.1 two b 20 2.2 three c 30 3.3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. ...
五、排序# 按某列排序 df=df.sort_values(by='one',ascending=True) # 对行进行排序并获取列ID # Determine the max value and column name and add as columns to df df['Max1'] = df.max(axis=1) df['Col_Max1'] = df.idxmax(axis=1) 六、应用 将排名赋给列 # 按某列排序 df=df.sort_...
df=pd.DataFrame(info,columns=【'name','age'】) print(df) #注意是column参数 #数值1代表插入到columns列表的索引位置 df.insert(1,column='score',value=【91,90,75】) print(df) 输出结果: 添加前: name age 0 Jack 18 1 Helen 19 2 John 17 添加后: name score age 0 Jack 91 18 1 Helen ...
字典的key(如上例中的one、two和three)对应DataFrame中的column(列)。 每个key对应的value变成了不同的列数据。因此,在某种程度上,DataFrame可以看作由Series组成的大字典。 NumPy转换 除了可以将字典当作构造DataFrame的数据源,我们也可以将NumPy中的二维数组转化为DataFrame对象。
loc[index, column_name] #index为Dataframe的索引,column_name为列名 若您尚不明白索引,请点击此处访问Pandas官方文档 现在仍然以下图数据为例, 访问某行某列的数据 访问 第2行 列名two 的数据,正确操作如下 data.loc[1, 'two'] 该操作的输出为5
index表示的是行索引,column表示的是列索引,values表示的是数值,其实不管是行索引,还是列索引都可以看作是索引Index。从每一行看,DataFrame可以看作是一行行的Series序列上下堆积起来的,每个Series的索引就是列索引[0,1,2,3];从每一列看,DataFrame可以看作是一列列的Series序列左右堆积起来的,每个Series的...
dtype: int64"""#获取行print(df.ix["a"])"""one 1two 5Name: a, dtype: int64"""# 获取某单元格的值print(df["one"]["a"])# 1
使用字典列表创建DataFrame时,还可以通过指定columns来从字典中挑选出指定的key并按找columns中的顺序来创建DataFrame,如果指定的column在key中不存在,则用NaN来补充数据 #使用字典列表创建DataFrame,指定index和columns data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}] df = pd.DataFrame(...
upper) print(df1) # 这样 就 改变了 ''' a b c BEIJING 0 1 2 SHANGHAI 3 4 5 GUANGZHOU 6 7 8 ''' # 更快捷的 方法 使用 rename,可以分别为 index 和 column 来指定值 # 使用 map 的方式来赋值 df2 = df1.rename(index=str.lower, columns=str.upper) # 这种方法 照样是产生一个新的 ...