21.2替换 既可以将对满足条件的行和列的数据替换,也可以对整个集合的数据按照条件进行替换。 df['总分'].replace(310,'x',inplace=True) 将总分列的数值“310”替换为“x”。inplace=True表示改变原数据。 df.replace(76,0,inplace=True) 将整个DataFrame中的数值“76
python学习--DataFrame 知乎用户cSOqAF 来自专栏 · python 10 人赞同了该文章 目录 收起 一、DataFrame对象的创建 1、根据列表创建: 情况1:由二维列表 情况2:由元组tuple组成的列表 情况3:由字典dict组成的列表 情况4:由数组array组成的列表 情况5:由序列series组成的列表 2、根据字典创建: 情况1:由元组...
2.定义DataFrame的方式(使用字典+行标签、列表嵌套字典、Series) importpandas as pd data={"name": ["小勇","小锋"],"age": [28,29], } df= pd.DataFrame(data,index=["a","b"])print(df) data= [{"name":"小勇","age":28,},{"name":"小民","age":30,}] df=pd.DataFrame(data)print...
通过了解和掌握DataFrame的使用，我们可以更有效地进行数据清洗、数据操作和数据可视化，从而更好地理解和分析数据。想了解更多精彩内容，快来关注python高手养成、墨沐文化
Python中的pandas库提供了DataFrame（通常简写为df）数据结构，它是一种二维表格型数据结构，可以存储和处理各种数据类型。DataFrame是pandas库中最重要的数据结构之一，广泛应用于数据清洗、数据分析和机器学习等领域。本文将详细介绍DataFrame的用法，并且重点关注其关键功能和常用操作。一 创建DataFrame在使用DataFrame之前，...
Python中df（DataFrame）的威力：高效处理、分析和可视化数据 DataFrame像是数据分析领域的一把利刃，为我们剖开数据的结构和规律。#百万创作者计划#DataFrame作为pandas库中最重要的数据结构之一，具有丰富的功能和灵活的操作方式，适用于各种数据处理和分析的场景。本文深入探讨Python的pandas模块中的df（DataFrame）数据结构...
导入基本python库: import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造: 1:直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典; 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 dict = { "key1": value1; "key2": value2; "key3": value3; } 注意:key 会被解析为列数据,value 会被解析为行数据...
Python数据分析 Series 笔记2024-04-18 3.Python数据分析 DataFrame 笔记2024-04-29 收起 08,DataFrame创建 DataFrame是一个【表格型】的数据结构,可以看做是【由Series组成的字典】(共用同一个索引)。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引,...
Series 有一个单独的索引项，这就使得它既支持类似列表一样的数字索引，也支持类似字典一样的用字符串或者其他 Python 对象来做索引。对于 Series，可以简单理解成是一个列表和字典的集合体。接下来用几个实例来简单介绍一下 Series 的概念。（1）直接从列表创建 Seriesimport pandas as pd# 通过列表创建 Seriesser...