<class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 891 entries, 0 to 890Data columns (total 15 columns):# Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 survived 891 non-null int64 1 p
index=False) out_table2.to_excel(writer,sheet_name='各区域销售额描述统计',index=False) #...
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。 这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就...
DataFrame.apply(func:functionaxis:{0or‘index’,1or‘columns’},default0raw:bool,defaultFalseresult_type:{‘expand’,‘reduce’,‘broadcast’,None},defaultNoneargs:tuple)Positionalargumentstopasstofuncinadditiontothearray/series.**kwargsAdditionalkeywordargumentstopassaskeywordsargumentstofunc.Returns:Serie...
index:Series 的索引部分,用于对数据进行标记。可以是列表、数组、索引对象等。如果不提供此参数,则创建一个默认的整数索引。 dtype:指定 Series 的数据类型。可以是 NumPy 的数据类型,例如np.int64、np.float64等。如果不提供此参数,则根据数据自动推断数据类型。
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib as mpldf = pd.DataFrame({"strings": ["Adam", "Mike"],"ints": [1, 3],"floats": [1.123, 1000.23]})df.style \.format(precision=3, thousands=".", decimal=",") \.format_index(str.upper, axis=1) \.relabel_index(["row 1"...
转换功能:可以对数据集中的值进行转换,例如使用.apply()方法应用自定义函数。 滚动窗口和时间序列分析:支持对数据集进行滚动窗口统计和时间序列分析。 DataFrame 构造方法如下: pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False)
DataFrame.apply() 函数则会遍历每一个元素,对元素运行指定的 function。比如下面的示例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd import numpy as np matrix = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ] df = pd.DataFrame(matrix, columns=list('xyz'), index=list('...
1、索引排序df.sort_index() s.sort_index()# 升序排列df.sort_index()# df也是按索引进行排序df.team.sort_index()s.sort_index(ascending=False)# 降序排列s.sort_index(inplace=True)# 排序后生效,改变原数据# 索引重新0-(n-1)排,很有用,可以得到它的排序号s...
In [48]: from pandas.api.indexers import VariableOffsetWindowIndexer In [49]: df = pd.DataFrame(range(10), index=pd.date_range("2020", periods=10)) In [50]: offset = pd.offsets.BDay(1) In [51]: indexer = VariableOffsetWindowIndexer(index=df.index, offset=offset) In [52]: df...