DataFrame、Index、Column、Axis、数据和缺失值是Pandas中非常重要的概念，熟练掌握它们将有助于你进行数据处理和分析。
import pandas as pd # 使用字典创建 DataFrame 并指定列名作为索引 mydata = {'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['a', 'b', 'c']} df = pd.DataFrame(mydata) df # 输出 Column1 Column2 0 1 a 1 2 b 2 3 c 指定行索引: # 指定行索引 df.index = ['row1', 'row2', '...
pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame,它是一个面向列(column-oriented)的二维表结构,另一个是 Series,一个一维的标签化数组对象。 嵌入式视觉 2022/09/05 3.8K0 Python 数据分析(PYDA)第三版(二) 索引python数据分析数据数组 NumPy,即 Numerical Python,是 Python 中最重要的数值计算基础包之一。许多提供...
在Pandas中,对于index和column的引用和处理,是我们对于数据进行灵活提取与操作的制胜秘诀。如果数据是木偶,那么index和column就是我们拿在手里的一根根提线。因此,熟练掌握对于index和column的操作对我们的数据分析至关重要。 修改一个DataFrame的columns的name(重命名列名): dataframe[column_name].rename('industry') ...
索引有一个名字(在MultiIndex的情况下,每一层都有一个名字)。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。一旦在索引中包含了列,就不能再使用方便的df.column_name符号了,而必须恢复到不太容易阅读的df.index或者更通用的df.loc[]。有了MultiIndex。df.merge--可以用名字指定要合并的列,不管这个列是否属于索引。
column_stock = pd.date_range(start='20220701',periods=10,freq='B') DataFrame常用 属性 shape index 行索引列表 columns 列索引列表 values 直接获取其中array的值 T 行列转置 DataFrame常用 方法 head(3) 开头几行 默认前5行 tail(2) 最后几行 默认后5行 ...
df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据...
data参数为一个numpy二维数组,index参数为行索引,column参数为列索引 生成的数据以表格形式显示: R003 R004 R005 R006 R00705-01-11 0 0 2 5005-02-11 1478 3877 3674 2328 2539 05-03-11 1613 4088 3991 6461 2691 05-04-11 1560 3392 3826 4787 2613 ...
df.sort_index(axis=1)# 会把列按列名顺序排列 2、数值排序sort_values() df.Q1.sort_values()df.sort_values('Q4')df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False]) 其他方法: s.sort_values(ascending=False) # 降序s.sort_values(inplace=True...
In [7]: df.info(memory_usage="deep") <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 5000 entries, 0 to 4999 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 int64 5000 non-null int64 1 float64 5000 non-null float64 2 datetime64[ns] 5000...