例子1:我们可以在创建数据框后改变dtype。 # we can change the dtype after# creation of dataframeprint(df.astype('string')) Python Copy 输出: 示例2:创建dtype = ‘string’的数据框架。 # now creating the dataframe as dtype = 'string'
使用列名直接访问列数据：print(df['Student Name'])4. 重新设置索引.set_index()可以使用.set_index...
pct_change([periods, fill_method, limit, freq])当前元素与前一个元素之间的分数变化。pipe(func, ...
通过使用.reset_index()可以重置DataFrame对象的索引。 通常将其用于将DataFrame对象的索引的内容移到一个或多个列中。 以下代码将sp500索引中的符号移到一列中,并将索引替换为默认的整数索引。 可以使用.set_index()方法并通过指定要移动的列将数据列移动到DataFrame对象的索引。 以下代码将Sector列移至索引。 可以...
Pandas 的最新版本添加了RangeIndex作为Int64Index的优化。 它具有表示基于整数的索引的能力,该索引从特定的整数值开始,具有结束的整数值,并且还可以指定步骤。 使用开始,停止和步进是一种常见的模式,因此需要向 Pandas 添加自己的子类。 通过使用这三个值,可以节省内存,并且执行时间与Int64Index中的顺序相同。 RangeInd...
() # 前向填充;使用前一个值填充缺失值 factorize() 因子化转换 g groupby() # 分组 get_dummies() # 哑变量 h hist() 绘制直方图 hasnans...n个值 nlargest() 最大的前n个值 p pct_change 运算比率;后一个和前一个的比例 pd.to_datetime() 转日期时间类型 pd.Series() # 创建Series...w ...
(...)4151 See the docstring of `take` for full explanation of the parameters.4152 """-> 4153 result = self.take(indices=indices, axis=axis)4154 # Maybe set copy if we didn't actually change the index.File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py:4133, in NDFrame.take(self, ...
print(ser01.dtype) print(ser01.values) print(ser01.index) print(ser01) int32 [1234] RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) 01 12 23 34 dtype: int32 In [9]: #设置索引(创建好后改) ser01.index=['a','b','c','d'] ser01 ...
③ pct_change是值前后元素的变化百分比,period参数与diff类似 s.shift(2).head() 1. s.diff(3).head() 1. s.pct_change(3).head() 1. 五、问题与练习 5.1. 问题 【问题一】 如何对date_range进行批量加帧操作或对某一时间段加大时间戳密度?
pct_change() 百分比函数:将每个元素与其前一个元素进行比较,并计算前后数值的百分比变化 cov() 协方差函数:用来计算 Series 对象之间的协方差。该方法会将缺失值(NAN )自动排除 corr() 相关系数:计算数列或变量之间的相关系数,取值-1到1,值越大表示关联性越强,会排除NAN 值 5.4 自定义运算 apply(func,axis)...