In this example, we displayed the second row of thedfDataFrame by its index value (1) using the.ilocproperty. To learn more, please visit thePandas Indexing and Slicingarticle. Get DataFrame Index We can access
In [21]: sa.a = 5 In [22]: sa Out[22]: a 5 b 2 c 3 dtype: int64 In [23]: dfa.A = list(range(len(dfa.index))) # ok if A already exists In [24]: dfa Out[24]: A B C D 2000-01-01 0 0.469112 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1 1.212112 0.119209 -1.044236 2000-01...
itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 impo...
a5b2c3dtype: int64 In [20]: dfa.A = list(range(len(dfa.index))) # okifA already exists In [21]: dfa Out[21]: A B C D2000-01-010-0.282863-1.509059-1.1356322000-01-021-0.1732150.119209-1.0442362000-01-032-2.104569-0.4949291.0718042000-01-043-0.706771-1.0395750.2718602000-01-0540.56702...
一个Series、Index或DataFrame的列可以直接由pyarrow.ChunkedArray支持,这类似于 NumPy 数组。要从主要的 pandas 数据结构构造这些,您可以在dtype参数中传入类型后跟[pyarrow]的字符串,例如"int64[pyarrow]"。 In [1]: ser = pd.Series([-1.5,0.2,None], dtype="float32[pyarrow]") ...
可以把 DataFrame 想你成一个 Excel 表格或一个 SQL 数据库的表格,还可以相像成是一个 Series 对象字典。它是 Pandas 里最常用的数据...标签的数组,数组里可以放任意的数据(整数,浮点数,字符串,Python Object)。 其基本的创建函数是:s = pd.Series(data, index=index) 其中 index 是一个...
row = {'M': 's', 'a': 'b', 'b': 'w', 'c': 'w', 'd': 8} dfnew = df.append(row, ignore_index=True) #ignore_index:如果设置为true,则无视表的index,直接合并,合并后生成新的index。 #删 del ps[0] #del只能删除dataframe的列 ...
T Return the transpose,whichisby definition self.array The ExtensionArray of the data backing this SeriesorIndex.at Access a single valuefora row/column label pair.attrs Dictionary ofglobalattributes of this dataset.axes Return alistof the row axis labels.dtype Return the dtypeobjectof the under...
Series1带标签的一维同构数组 DataFrame2带标签的，大小可变的，二维异构表格(行：index；列：columns)2....
.iloc主要基于整数位置(从轴的0到length-1),但也可以与布尔数组一起使用。如果请求的索引器超出范围,.iloc将引发IndexError,除了切片索引器允许超出范围的索引(这符合 Python/NumPy 的切片语义)。允许的输入为: 一个整数,例如5。 一个整数列表或数组[4, 3, 0]。