df2 = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'year', 'sex', 'city','address']) print(df2) 1. 2. DataFrame构造函数的columns函数给出列的名字,index给出label标签。 DataFrame创建时指定列名: df3 = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'sex', 'year', 'city'], index = ['a', 'b...
[np.sum, np.mean]) # 转置...DataFrame df.T # 把列名转成List df.columns.tolist() # 排序 df.sort_values(by = "sepal_width", ascending =...True) # 改列名 df.rename(columns={"old_name": "new_name"}) 06-基础行操作 # 选取指定行的数据 df.iloc[3:10,] # 通过索引...
pandas中DataFrame修改index、columns名的方法 一般常用的有两个方法: 1、使用DataFrame.index = [newName],DataFrame.columns = [newName],这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level =...
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'})。 排序和排名: 对整个DataFrame进行排序:df.sort_values(by='column_name', ascending=True)。 对某一...
df_6=df_6.sort_values('xgb_score',ascending=False) ipython中显示dataframe中全部的列与行设置 pd.set_option('max_columns', 1000) pd.set_option('max_rows', 1000) 去重 df.drop_duplicates(["Seqno"],keep="first").head() df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) ...
columns:DataFrame 的列索引,用于标识每列数据。可以是列表、数组、索引对象等。如果不提供此参数,则创建一个默认的整数索引。 dtype:指定 DataFrame 的数据类型。可以是 NumPy 的数据类型,例如np.int64、np.float64等。如果不提供此参数,则根据数据自动推断数据类型。
df=df.sort_values(by=['总分'],ascending=False) 表示按照“总分”从高到低排序。 df=df.sort_values(by=['总分','语文'],ascending=False) 表示按照“总分”从高到低排序,若“总分”相同,再按照“语文”成绩从高到低排序。 21.3 字段截取
Given a DataFrame, we have to sort columns based on the column name.Submitted by Pranit Sharma, on April 28, 2022 Sorting refers to rearranging a series or a sequence in particular fashion (ascending, descending or in any specific pattern)....
3、rename(index/columns={a:a1}) 数据索引或列重命名 4、replace(columns:{a:a1}) 替换数据 5、unique 显示唯一值 6、sort_index 索引排序 7、sort_values 值排序 8、value_counts 统计每个值的数量 9、describe统计所有值的数据 10、max/min/sum/mean ...
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...