3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10], 'C': [11, 12, 13, 14, 15]} df = pd.DataFrame(data) # 提取列的连续行到列表中 column_name = 'A' start_row = 1 end_row = 3 extracted_list = df[column_name].iloc[start_row:end_row+1].tolist() print(extracted_list) ...
分组数据:df.groupby('column_name')可以根据 'column_name' 列的值对数据进行分组。分组后可以进行聚合操作,如df.groupby('column_name').sum()计算每个组的总和。 透视表:使用pd.pivot_table(df, index='row_column', columns='column_column', values='values_column')可以根据指定的行和列生成透视表。
在操作DataFrame的函数中,通常有沿着轴来进行操作,沿着axis=0,表示对一列(column)的数据进行操作;沿着axis=1,表示对一行(row)的数据进行操作。 axis{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Axis along which the function is applied:• 0 or ‘index’: apply function to each column. • 1...
Pandas 数据结构 - DataFrame DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构,类似于一个二维的表格或数据库中的数据表。 DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。 DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个...
**输出list类型,list中每个元素是Row类:** 查询概况 去重set操作 随机抽样 --- 1.2 列元素操作 --- **获取Row元素的所有列名:** **选择一列或多列:select** **重载的select方法:** **还可以用where按条件选择** --- 1.3 排序 --- --- 1.4 抽样 --- ...
df.loc[row_label,column_label]选择多行：df.loc[start_row_label:end_row_label,:]选择多列：df...
dataframe的创建一般有两种方式,一是通过字典创建,二是分别指定数据、行索引和列索引创建 pandas 的 DataFrame 方法需要传入一个可迭代的对象(列表,元组,字典等), 或者给 DataFrame 指定 index 参数就可以解决这个问题。 1.1.2 列表创建DataFrame import pandas as pd ...
李四','王五'],'年龄':[25,30,35],'性别':['男','女','男']}df=pd.DataFrame(data)# 遍历行元素print("遍历行元素:")forindex,rowindf.iterrows():print(row['姓名'],row['年龄'],row['性别'])# 遍历列元素print("遍历列元素:")forcolumn,valuesindf.iteritems():print(column,values.to...
column = df['Name'] # 选择 'Name' 列 6.选择行：row = df.loc[0] # 选择第一行 7.过滤行：filtered_df = df[df['Age'] > 28] # 选择年龄大于28的行 8.对 DataFrame 进行排序：sorted_df = df.sort_values(by='Age', ascending=False) # 按 'Age' 列降序排列 9.添加新列：df['Salary...
bfill() Replaces NULL values with the value from the next row bool() Returns the Boolean value of the DataFrame columns Returns the column labels of the DataFrame combine() Compare the values in two DataFrames, and let a function decide which values to keep combine_first() Compare two Data...