凭借其广泛的功能,Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。 Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame。...在这篇文章中,我将介绍Pandas的所有重要功能,并清晰简洁地解释它们的用法。...df['column_name'] = df['column_name'].str.lower() # 将列转换为不
" Column B "], index=range(3) )我们将列索引提取之后使用str类方法就可以处理转换， 函数...
比如web框架-Django、深度学习框架-TensorFlow、自然语言处理框架-NLTK、图像处理库-PIL、爬虫库-requests、...
worksheet.set_column('C:C', 8, format1) 表示将C列的列宽设置为8个字符,并采用format1的样式,当然 format1 = workbook.add_format({'num_format': '#,##0.00'}) 就是表示生成一个指定的格式对象。 xlsxwriter按照指定样式写出Pandas对象的数据 假如,我现在希望能够定制excel表头的样式,并给数据添加边框。
# 直接对DataFrame迭代for column in df:print(column) 07、函数应用 1、pipe() 应用在整个DataFrame或Series上。 #对df多重应用多个函数f(g(h(df), arg1=a), arg2=b, arg3=c)# 用pipe可以把它们连接起来(df.pipe(h).pipe(g, arg1=a).pipe(f, arg2=b, a...
在本文中,我们将介绍Pandas如何通过一个DataFrame中某一列的值,改变该DataFrame中另一列的值。这种操作通常被称为“根据条件设置”或“根据筛选条件设置”。 阅读更多:Pandas 教程 Pandas中的.loc()方法 对于大多数Pandas用户来说,最简单的方法是使用.loc()方法。.loc()方法可以执行多种选择和设置操作,其...
arrays=Series(data,index=columns,dtype=object)missing=arrays.isna()ifindexisNone:# GH10856# raise ValueError if only scalars in dictindex=_extract_index(arrays[~missing])else:index=ensure_index(index)# no obvious "empty" int columnifmissing.any()andnotis_integer_dtype(dtype):nan_dtype:DtypeOb...
print(i, ":", type(series)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 注意 关于len() len(data_frame) # 是data_frame的行数 len(data_frame.loc[0]) #是data_frame的列数 1. 2. 关于set() set(data_frame) # 返回column name ...
注意，1961年的1月和1962年的1月应该区别对待# 运行以下代码# creates a new column 'date' and gets the values from the indexdata['date'] = data.index# creates a column for each value from datedata['month'] = data['date'].apply(lambda date: date.month)data['year'] = data['date']....
In[2]:df1=pd.DataFrame({'a':[1,3,5],'b':[9,4,12]})In[3]:df1Out[3]:a b0191342512In[4]:df1.set_index('a',drop=False)Out[4]:a ba1193345512In[5]:df1.set_index('a',drop=True)Out[5]:ba1934512 3 index 转列