df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Stream', 'Percentage']) print("Given Dataframe :\n", df) print("\nIterating over rows using loc function :\n") # iterate through each row and select # 'Name' and
# 转置变成 DataFrame df_sum = pd.DataFrame(data=sum_row).T #将 df_sum 添加到 df df_sum = df_sum.reindex(columns=df.columns) # append 创建一个新的 DataFrame df_with_total = df.append(df_sum, ignore_index=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 分类汇总 Excel 的分类汇总功能,在数...
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) data = [[45, 65, 100], [56, 45, 50], [67, 67, 67]] index = ['张三', '李四', '王五'] columns = ['数学', '语文', '英语'] df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns) print(df) print('---') #...
在Python中，我们可以使用pandas库中的DataFrame对象来创建和处理数据。import pandas as pd# 创建DataFramedata = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'age': [25, 30, 35], 'city': ['New York', 'London', 'Tokyo']}df = pd.DataFrame(data)# 访问DataFrameprint(df)数据处理和操作 DataF...
df = pd.DataFrame(data) # 检查DataFrame的列名 print("DataFrame columns:", df.columns) # 检查是否存在重复列名 duplicate_columns = df.columns[df.columns.duplicated()] print("Duplicate columns:", duplicate_columns) ``` **输出示例:**
pd.DataFrame(data,index,columns) 【课堂练习】 创建一个DataFrame对象。 列索引为:姓名、年龄、成绩。 内容随意填充。 【代码示例】 # 导入pandas库并简写为pd import pandas as pd # 要传入的数据类型为字典 # 字典的3个键姓名、年龄、成绩是DataFrame对象的列索引 # 字典的值是DataFrame对象的数据 data =...
import numpy as np import pandas as pd # 创建 shape(150,3)的⼆维标签数组结构DataFrame df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size = (150,3)), index = None,# ⾏索引默认 columns=['Python','Math','En'])# 列索引 df df.head():查看数组前n行,默认前五行 #显示前几行...
df.rename(columns={'Age': 'Years'})4、数据排序：df.sort_values(by='Age', ascending=False) # 按年龄降序排序 5、数据分组：df.groupby('City').mean() # 按城市分组计算平均值 6、数据合并：df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})df2 = pd.DataFrame({'A':...
首先,我们导入pandas库,并使用pd.DataFrame函数创建一个DataFrame对象。在创建DataFrame对象时,我们传入一个字典作为参数,字典的键表示列名,字典的值表示对应列的数据。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 3, 4], 'Y': ['a', 'b', 'c', 'd']}, columns=['X', ...
dict_1={"time":["2019-11-02","2019-11-03","2019-11-04","2019-11-05","2019-12-02","2019-12-03","2019-12-04","2019-12-05"],"pos":["A","A","B","B","C","C","C","D"],"value1":[10,20,30,40,50,60,70,80]}df_1=pd.DataFrame(dict_1,columns=["time","...