tendency, dispersion and shape of a dataset's distribution, excluding ``NaN`` values. Analyzes both numeric and object series, as well as ``DataFrame`` column sets of mixed data types. The output will vary depending on what is provided. Refer to the notes below for more detail. Parameters...
dataframe中索引排序用到的是sort_index方法,相似的列数值排序运用的是sort_values()方法。 df.sort_values( by=['age'], ascending=False, inplace=True) #只通过age进行排序;升序;如有缺失值放在最后。 df.sort_values(by=['age', 'weight'], ascending=True, inplace=True, na_position='first') #先...
sort_values(by[, axis, ascending]) #Sort by the values along either axis DataFrame.sort_index([axis, level,…]) #Sort object by labels (along an axis) DataFrame.nlargest(n, columns[, keep]) #Get the rows of a DataFrame sorted by the n largest values of columns. DataFrame.nsmallest(...
并保存原索引：df.reset_index(inplace=True) df变更前后：df.reset_index()：重置行索引，并删除原...
DataFrame.select_dtypes([include, exclude])根据数据类型选取子数据框 DataFrame.valuesNumpy的展示方式 DataFrame.axes返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim返回数据框的纬度 DataFrame.size返回数据框元素的个数 DataFrame.shape返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep])Memory usage of DataFrame columns...
index DataFrame的索引(行标签)。 loc 按标签或布尔数组访问一组行和列。 ndim 返回表示轴数/数组维度的整数。 shape 返回表示DataFrame的维度的元组。 size 返回表示对象中元素数量的整数。 style 返回一个Styler对象。 values 返回DataFrame的Numpy表示。 方法: 方法描述 abs() 返回每个元素的绝对值的Series/DataFra...
pivot(index="foo", columns="bar", values="N", aggregate_function="first") .lazy() ) out = q.collect() print(out) Melts 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import polars as pl df = pl.DataFrame( { "A": ["a", "b", "a"], "B": [1, 3, 5], "C": [...
在DataFrame数据中,如果不希望使用默认的行索引,则可以在创建时通过Index参数来设置。 df3=df1.set_index('city') display(df3) 查看DataFrame的常用属性 DataFrame的基础属性有values、index、columns、dtypes、ndim和shape,分别可以获取DataFrame的元素、索引、列名、类型、维度和形状。 print('信息表的所有值为:\...
Creates a data frame from a dictionary literal. Creating a Data Frame from Other Data Frames init(DataFrame.Slice) Creates a new data frame with a slice of rows from another data frame. structSlice A set of a data frame’s rows you create by using a method from a data frame instance ...
>>> select_name = ["chen","lee","liu"]>>> df[df["name"]==select_name] Traceback (most recent call last): File"<stdin>", line 1,in<module>File"E:\Python3\lib\site-packages\pandas\core\ops.py", line 855,inwrapper res=na_op(values, other) ...