1. Quick Examples of Add Column Name to Series If you are in a hurry, below are some quick examples of how to add/assign column name to a Series. # Quick examples of add column name to series# Example 1: Add column name to Seriestechnologies=["Spark","Python","Pandas"]ser=pd.Seri...
Pandas 是一個強大的 Python 庫,特別適用於數據處理、清洗和分析任務。 它提供了兩個主要的數據結構:數據框系列. DataFrame 是帶有標記軸(行和列)的二維表格數據結構。 另一方面,Series 是一個一維標記數組,能夠保存任何類型的數據。 在DataFrame 中添加、修改和刪除列相關的一些常見 Pandas 函數如下: 插入():在指...
In [116]: s = pd.Series(np.arange(4), index=['a', 'a', 'b', 'c']) In [117]: labels = ['c', 'd'] In [118]: s.reindex(labels) --- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[118], line 1 ---> 1 s.reindex(labels) File ~/work/pandas/pandas/pandas/cor...
Series与DataFrame之间的运算 -使用Python操作符:以行为单位操作(参数必须是行),对所有行都有效。(类似于numpy中二维数组与一维数组的运算,但可能出现NaN)-使用pandas操作函数:-axis=0:以列为单位操作(参数必须是列),对所有列都有效。-axis=1:以行为单位操作(参数必须是行),对所有行都有效。 df2.add(s_row,a...
一、Pandas数据结构之Series: 类似于表格中的一个列(column),类似于一维数组,语法: pd.Series(data,index,dtype,name,copy) 1. 二、创建Series对象 点击查看代码 s = pd.Series(data=np.random.randn(5),index=['a','b','c','d','e'],dtype='float64',name='这是一个Series') ...
sr1.add(sr2, fill_value=0) 灵活的算术方法:add, sub, div, mul 六、pandas:Series缺失数据 1、缺失数据:使用NaN(Not a Number)来表示缺失数据。其值等于np.nan。内置的None值也会被当做NaN处理。 2、处理缺失数据的相关方法: --dropna() 过滤掉值为NaN的行 ...
DataFrame(mydata) df # 输出 Column1 Column2 0 1 a 1 2 b 2 3 c 指定行索引: # 指定行索引 df.index = ['row1', 'row2', 'row3'] df # 输出 Column1 Column2 row1 1 a row2 2 b row3 3 c 使用另一个 Series 或数组作为索引: # 使用另一个 Series 或数组作为索引 index_series ...
# 直接对DataFrame迭代 for column in df: print(column) 七、函数应用 1、pipe() 应用在整个DataFrame或Series上。 #对df多重应用多个函数 f(g(h(df), arg1=a), arg2=b, arg3=c) # 用pipe可以把它们连接起来 (df.pipe(h) .pipe(g, arg1=a) .pipe(f, arg2=b, arg3=c) ) ...
# importing pandas moduleimportpandasaspd# reading csv file from urldata = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")# age seriesage = data["Age"]# na replacementna =5# adding values# storing to new columndata["Added values"]= data["Salary"].add(other...
(一)、Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 1.Series的创建 两种创建方式: 1.1 由列表或numpy数组创建 注意:默认索引为0到N-1的整数型索引 1.1.1#使用列表创建Series ...