# python 3.x import pandas as pd import numpy as np index = pd.MultiIndex.from_product([ ...
1.Series基本算术运算适用于 NumPy 的数组运算也适用于 Series# 导包import pandas as pds = pd.Series(np.random.randint(10,100,size=10))s# 执行结果0 111 402 253 834 185 426 847 438 309 75dtype: int32# 加法运算s + 100# 执行结果0 1111 1402 1253 ...
s2=Series([10,12,13,14],index=['a','b','c','e'])print(s1+s2) 也可以通过Series和DataFrame的函数来设置默认的填充值。下面的例子中,我们设置默认的填充值是0。 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...
print(np.add(series_custom, series_custom)) #add 对Series的value数值项,求和 # Apply sine function to each value np.sin(series_custom) #对series_custom 的Series的value求sin函数 # Return the highest value (will return a single value not a Series) print(np.max(series_custom)) #求最大值 ...
df.loc 性能 同样的，我们测试一下 df.loc 添加行的性能 start=time.perf_counter()df=pd....
index = index_ # Print the series print(sr) 输出:Coca Cola 34 Sprite 5 Coke 13 Fanta 32 Dew 4 ThumbsUp 15 dtype: int64 现在我们将使用Series.add_suffix()函数在给定序列对象中的每个索引标签的末尾添加后缀“_IPL 2019”。# add '_IPL 2019' to each index labels result = sr.add_suffix(...
要将Series或类似列表的日期对象(例如字符串、时间戳或混合对象)转换为日期时间对象,您可以使用to_datetime函数。当传递一个Series时,它会返回一个相同索引的Series,而列表则会被转换为DatetimeIndex: 代码语言:javascript 复制 In [44]: pd.to_datetime(pd.Series(["Jul 31, 2009", "Jan 10, 2010", None])...
现在我们将实现一个基于磁盘的pandas.Series.value_counts()。此工作流的峰值内存使用量是最大的单个块,再加上一个小系列,用于存储到目前为止的唯一值计数。只要每个单独的文件都适合内存,这将适用于任意大小的数据集。 代码语言:javascript 复制 In [32]: %%time ...: files = pathlib.Path("data/timeseries...
.index.str.split('_') # 分隔 df.index.to_list() # 转为列表 df.index.to_frame(index=False, name='a') # 转成DataFrame df.index.to_series() # 转为series df.index.to_numpy() # 转为numpy df.index.unique() # 去重 df.index.value_counts() # 去重及计数 df.index.where(df.index...
在灵活的包装器(add,sub,mul,div,mod,pow)到算术运算符:+,-,*,/,//,%,**。 参数: other:scalar,sequence,Series, 或DataFrame 任何单个或多个元素数据结构,或类似列表对象。 axis: {0 或‘index’, 1 或‘columns’} 不论通过index(0 或‘index’)或columns(1 or ‘columns’)进行比较。