如果Series的索引与DataFrame的行索引对应,要使Series按列与DataFrame运算,可以将axis参数设置成0或'index',这样会将Series依次与DataFrame中的每一列数据进行运算,得到一个新的DataFrame。 3. Series的行索引与DataFrame的行索引或列索引不完全相同 此时,DataFrame与Series的运算原理同两个DataFrame进行算术运算,会得到一...
df=pandas.read_excel(source_path,sheet_name=0) df.set_index('id',inplace=True) source1=df.loc[[1,3],['name','score']] source2=df.loc[[1,2,3],['name','score']] book=app.books.add() sheet=book.sheets.add('复制的部分数据') sheet.range('A1').expand('table').value=source...
使用 .add() 函数，填充数据df3 = pd.DataFrame( data = np.random.randint(10,100,size=(4,4)), index = ["小明","小红","小黄","小绿"], columns = ["语文","数学","英语","物理"])display(df1,df3)df1 + df3 # 先填充0，再相加df1.add(df3,fill_value=0)# 除法df1.div...
若要实现"数据框的index = Series的index 的部分才能正常四则"运算这个功能,需要使用pandas自带的函数:add,sub,mul,div。另外一个优势就是可以填补缺失值。 语法: 数据框名.add/sub/mul/div(other, axis='columns', fill_value=None) REMARK:fill_value填补的是发生计算前某一个对象对应NA的值,并不是计算后...
一 前言 经过前面2篇的Series和DataFrame基本学习,本篇再次学完index,那么pandas基本对象就已经学完了,想要更深入的研究学习,读者还是需要参照官网; 公众号: 知识追寻者 知识追寻者(Inheriting the spirit of open source, Spreadin
(2)使用series.sort_index()进行排序 与df一致 2.4 总结 3、DataFrame运算 3.1 算术运算 (1)add(other) 比如进行数学运算加上具体的一个数字 (2)sub(other) 整个列减一个数 3.2 逻辑运算 3.2.1 逻辑运算符号 例如筛选data[“open”] > 23的日期数据 ...
print(s1.add(s2,fill_value=0)) 三,索引的转换 索引是一个ndarray对象,不仅元素类型可以转换,其对象本身也可以强转为其他like-array类型,比如list、Series和DataFrame。 1,强转索引值的类型 显式把索引元素的类型强制转换成其他数据类型: Index.astype(self, dtype, copy=True) ...
2. add() 和 append() 方法 add 类似+ 运算,将两个series 相加得到结果,append 则是将一个series 连接在前一个series的后面,类似列表的相加。 3. count() 方法 统计series中非nan 的值,即非空值计数。 4. sort_index() 和 sort_values() 方法 ...
df = pd.read_csv('data/table.csv',index_col='ID') df.head() 1. 2. 3. 4. SAC过程 1. 内涵 SAC指的是分组操作中的split-apply-combine过程。其中split指基于某一些规则,将数据拆成若干组;apply是指对每一组独立地使用函数;combine指将每一组的结果组合成某一类数据结构。
输出解析:这里可以看到通过设置 ignore_index= True 属性,返回的数据对象的行索引从0开始重新进行了排列。3.小结 本节课我们主要学习了新增数据行和数据列的几种方式,以及新增操作过程中需要注意的地方。本节课程的重点如下:直接新增数据列的操作方法; insert() 方法新增数据列的操作以及与直接新增方式的不同; ...