修复了在read_csv()中的回归,在memory_map=True时引发UnicodeDecodeError异常的问题(GH 43540) 修复了在column不是字符串的任何标量时引发AssertionError的DataFrame.explode()中的回归(GH 43314) 修复了在某些情况下尝试多次传递args和kwargs给用户提供的func的Series.aggregate()中的回归(GH 43357) 修复了迭代DataFrame...
>>> 5 + 9 # plus operator example adds 5 and 9 14 >>> 4 ** 2 # exponentiation operator raises 4 to the second power 16 >>> a = 10 # assignment operator assigns 10 to a >>> 5 <= 9 # less than or equal to operator returns a boolean True 运算符可以处理任何类型的对象,而不...
>>> print([attr for attr in dir(s) if not attr.startswith('_')]) ['T', 'a', 'abs', 'add', 'add_prefix', 'add_suffix', 'agg', 'aggregate', 'align', 'all', 'any', 'append', 'apply', 'argmax', 'argmin', 'argsort', 'array', 'asfreq', 'asof', 'astype', 'at...
3)), columns=list('abd') ) print(df1) # a b # 0 0 1 # 1 2 3 print(df2) # a b d # 0 0 1 2 # 1 3 4 5 # 2 6 7 8 print(df1.add(df2, fill_value=0)) # a b d # 0 0.0 2.0 2.0 # 1 5.0 7.0 5.0 # 2 6.0 7.0 ...
Index44212A8000Length:2, dtype: int64 添加了 Index 属性is_monotonic_increasing和is_monotonic_decreasing(GH 8680). 在导入 Stata 文件时添加了选择列的选项 (GH 7935) 通过添加+来限定DataFrame.info()中的内存使用情况,如果它是一个下界 (GH 8578) ...
add(.00501).floordiv(.01).div(100) 6. 比较缺失值 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Pandas使用NumPy NaN(np.nan)对象表示缺失值。这是一个不等于自身的特殊对象: In[48]: np.nan == np.nan Out[48]: False 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Python的...
序列和数据帧的索引组件是将 Pandas 与其他大多数数据分析库区分开的组件,并且是了解执行多少操作的关键。 当我们将其用作序列值的有意义的标签时,我们将瞥见这个强大的对象。 最后两个秘籍包含在数据分析期间经常发生的简单任务。 剖析数据帧的结构 在深入研究 Pandas 之前,值得了解数据帧的组件。 在视觉上,Pandas ...
index_label : str or sequence, or False, default None Column label for index column(s) if desired. If None is given, and `header` and `index` are True, then the index names are used. A sequence should be given if the object uses MultiIndex. If False do not print fields for index...
When calling DataFrame.describe()open in new window with an empty categorical / object column, the ‘top’ and ‘freq’ columns were previously omitted, which was inconsistent with the output for non-empty columns. Now the ‘top’ and ‘freq’ columns will always be included, with numpy.nan...
indicating the suffix to add to overlapping column names in `left` and `right` respectively. Pass a value of `None` instead of a string to indicate that the column name from `left` or `right` should be left as-is, with no suffix. At least one of the values must not be None. copy...