fill_value=-1) In [29]: np.abs(arr) Out[29]: [1, 1, 1, 2.0, 1] Fill: 1 IntIndex Indices: array([3], dtype=int32) In [30]: np.abs(arr).to_dense() Out[30]: array([1., 1., 1., 2., 1.])
1、pandas.series.value_counts Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False, bins=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序. 参数: normalize : 布尔值,默认为False,如果是True的话,就会包含该值出现次数的频率. sort : 布尔值,...
+ - * /add() sub() mul() div() : s1.add(s2,fill_value=0) s1 = Series(data=np.random.randint(0,10, size=(4,)), index=['a','b','c','d']) s2 = Series(data=np.random.randint(0,10, size=(4,)), index=['a','b','e','f'])print(s1,s2,s1.add(s2)) Series之...
sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b']) sr1.add(sr3,fill_value=0) 运行结果: a33.0b14.0c32.0d45.0dtype: float64# 将缺失值设为0,所以最后算出来b索引对应的结果为14 灵活的算术方法:add,sub,div,mul 到这里可能就会说了pandas就这么简单吗,那我们接下来一起看看这个二...
How to handle indexes on other axis (or axes).ignore_index : bool, default FalseIf True, do not use the index values along the concatenation axis. Theresulting axis will be labeled 0, ..., n - 1. This is useful if you areconcatenating objects where the concatenation axis does not ...
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。
index_col=‘ID’:设置索引列,设置后如果再写入pandas就不会再生成默认的索引列了。 dtype={‘ID’: str}:指定某些列的数据类型。注意:NaN的类型默认为float,NaN不能转换为int,可以变相的设置为str 返回值类型:dict[IntStrT, DataFrame]:key表示sheet的索引,DataFrame表示每个Sheet对应的数据。 读取所有sheet的每...
Python program to rank a dataframe by its column value # Importing pandas packageimportpandasaspd# Importing numpy packageimportnumpyasnp# Creating a dictionaryd={'P_id':[100,100,100,101,101,101,102,102],'Price':[30,28,23,29,12,10,8,7] }# Creating DataFramedf=pd.DataFrame(d)# Displ...
(4)‘columns’ : dict like {column -> {index -> value}},默认该格式 (5)‘values’ : just the values array split 将索引总结到索引,列名到列名,数据到数据。将三部分都分开了 records 以columns:values的形式输出 index 以index:{columns:values}…的形式输出 ...
s.size#元素个数4s.index#返回索引Index(['a','b','c','d'], dtype='object') s.values#返回值array([2, 8, 1, 7]) s.dtype#元素的类型dtype('int32') 5、Series的常用方法 head(),tail() unique() isnull(),notnull() add() sub() mul() div() ...