如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
[5 rows x 12 columns] 要根据条件表达式选择行,请在选择括号 [] 内使用条件。条件表达式的输出(>,但也 ==、!=、<、<=、… 都可以)实际上是一系列 pandas 布尔值(True 或 False),其行数与原始 DataFrame 相同。这样的一系列布尔值可用于通过将其放在选择括号 [] 之间来过滤 DataFrame。仅选择值为 True...
您可以使用DataFrame来加载、处理和分析结构化的数据,进行数据探索和预处理,以及进行统计分析和建模等任务。 一、DataFrame 的常用操作 # 通过 DataFrame 构造数据框d = [[1.0,2.2,3,4],[1,2,3,4],[7,8,9,0],[3,5,7,9]]print(d) df = pd.DataFrame(d)print(df)# index 修改行名称,columns 修改...
说明:在数据库中mgr和comm两个列的数据类型是int,但是因为有缺失值(空值),读取到DataFrame之后,列的数据类型变成了float,因为我们通常会用float类型的NaN来表示空值。 员工表(emp2_df),跟上面的员工表结构相同,但是保存了不同的员工数据。 ename job mgr sal comm dno eno 9500 张三丰 总裁 NaN 50000 8000 20...
从以上输出结果可以知道, DataFrame 数据类型一个表格,包含 rows(行) 和 columns(列): 还可以使用字典(key/value),其中字典的 key 为列名: 实例- 使用字典创建 importpandasaspd data=[{'a':1,'b':2},{'a':5,'b':10,'c':20}] df=pd.DataFrame(data) ...
在上述代码中,column1、column2和column3是DataFrame中的列名,value1、value2和value3是要筛选的值。 使用布尔条件选择行: 代码语言:txt 复制 # 使用布尔条件选择行 selected_rows = df[condition] 在上述代码中,selected_rows是一个新的DataFrame,其中包含满足布尔条件的行。
3. 在整个DataFrame上操作 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[18]: pd.options.display.max_rows = 8 movie = pd.read_csv('data/movie.csv') # 打印行数和列数 movie.shape Out[18]: (4916, 28) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 打印数据的个数 In[19...
在这个例子中,我们首先创建了一个DataFrame,然后使用列标签来设置表头。接着,我们使用set_index方法将’Header1’列设置为行索引。 按索引取多行多列: # 按索引取多行多列 selected_rows = df.loc[pd.IndexSlice[:, ['Header2', 'Header3']]] 在这个例子中,我们使用loc方法和pd.IndexSlice来选择多行和多...
在Pandas中,数据框(DataFrame)是用于存储和操作表格数据的主要数据结构。然而,有时候我们在查看数据框时会遇到一些显示问题,例如列名与值不对齐、只显示部分行和列等。这些问题可能会影响我们对数据的理解和分析。下面我们将介绍如何解决这些问题,并提供一些实用的建议。问题1:列名与值不对齐有时候,Pandas显示的数据框中...
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 假设df_weather是你的DataFrame,并且它有一个多级列索引 # 重置行索引,但保留列索引 df_reset = df_weather.reset_index() # 导出到Excel,不写入行索引,但保留多级列索引 with pd.ExcelWriter(excel_file, engine='openpyxl') as writer: ...