[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...
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
读取CSV文件创建DataFrame对象 可以通过pandas 模块的read_csv函数来读取 CSV 文件,read_csv函数的参数非常多,下面介绍几个比较重要的参数。 sep / delimiter:分隔符,默认是,。 header:表头(列索引)的位置,默认值是infer,用第一行的内容作为表头(列索引)。 index_col:用作行索引(标签)的列。 usecols:需要加载的...
pd.set_option('max_columns',5,'max_rows',5) 1 选取多个DataFrame列 1.1 用列表选取多个列 movie = pd.read_csv('data/movie.csv') cols =['actor_1_name','actor_2_name','actor_3_name','director_name'] movie_actor_director = movie[cols] movie_actor_director 4916 rows × 4 columns 1...
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。
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...
import pandas as pd # 创建一个空的Dataframe df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C']) # 创建多个新的行 new_rows = [ {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}, {'A': 4, 'B': 5, 'C': 6}, {'A': 7, 'B': 8, 'C': 9} ] # 使用loc索引器和列表添加多行 df.loc[len(...
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...
DataFrame将以尽量模仿 REPL 输出的方式写入。index_label将放在第二行而不是第一行。您可以通过将to_excel()中的merge_cells选项设置为False将其放在第一行。 df.to_excel("path_to_file.xlsx", index_label="label", merge_cells=False)• 1