折腾 数据分析用惯了R,感觉pandas用起来就有点反人类了。今天用python的pandas处理数据时两个数据框硬是合并不起来。 我有两个数据框,列名是未知的,只能知道索引,以及哪两个索引是用做主键合并的。(别问我为啥列名未知,因为我是开发工具)。 思路是这样的,找到主键列,重命名,再合并。 df1.columns.values[args....
importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]},index=['a','b','c'])# 尝试使用不存在的列标签try:result=df.loc['a','C']exceptKeyError:print("Column 'C' does not exist in DataFrame.") Python Copy Output: 示例2:检查列是否存在 importpandas...
[i]['columnName'] # 其中索引从0开始 print(food_info.loc[0]) # KeyError: 'the label [9999999] is not in the [...import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 返回一个DataFrame,其中包含索引3、4、5和6处的行 food_info.loc...[3:6] # 返回一个DataFrame,其中包含...
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...
Series s.loc[indexer] DataFrame df.loc[row_indexer,column_indexer] 基础知识 如在上一节介绍数据结构时提到的,使用[](即__getitem__,对于熟悉在 Python 中实现类行为的人)进行索引的主要功能是选择较低维度的切片。以下表格显示了使用[]索引pandas 对象时的返回类型值: 对象类型 选择 返回值类型 Series seri...
# Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 id 3 non-null int64 1 name 3 non-null object 2 sex 3 non-null object 3 height 2 non-null float64 4 time 3 non-null object dtypes: float64(1), int64(1), object(3) memory usage: 248.0+ bytes...
File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:3812,inIndex.get_loc(self, key)3807ifisinstance(casted_key,slice)or(3808isinstance(casted_key, abc.Iterable)3809andany(isinstance(x,slice)forxincasted_key)3810):3811raiseInvalidIndexError(key) ...
(4)‘columns’ : dict like {column -> {index -> value}},默认该格式。colums 以columns:{index:values}的形式输出 (5)‘values’ : just the values array。values 直接输出值 path_or_buf : 路径 orient : string,以什么样的格式显示.下面是5种格式: lines : boolean, default False typ : default...
在使用engine_kwargs参数时,pandas 将这些参数传递给引擎。因此,重要的是要知道 pandas 内部使用的函数。 对于引擎 openpyxl,pandas 使用openpyxl.load_workbook()来读取(.xlsx)和(.xlsm)文件。 对于引擎 xlrd,pandas 使用xlrd.open_workbook()来读取(.xls)文件。
insert() Insert a column in the DataFrame interpolate() Replaces not-a-number values with the interpolated method isin() Returns True if each elements in the DataFrame is in the specified value isna() Finds not-a-number values isnull() Finds NULL values items() Iterate over the columns of...