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
set_index(['Project','Color'])[split_column_name] # 把关键指标分列 result_split = result_set_index.apply(pd.Series) # DataFrame的stack方法可以将行变成Series的最内层索引,相当于是这一步完成的“一行变多行” result_stack = result_split.stack() # 去除掉去掉在stack步骤中生成的无用索引 result...
Pandas 数据结构 - DataFrame DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构,类似于一个二维的表格或数据库中的数据表。 DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。 DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个...
pandas支持读取和输出多种数据类型，包括但不限于csv、txt、xlsx、json、html、sql、parquet、sas、spss...
通过调用to_excel方法将DataFrame写入Excel文件。通过设置freeze_panes属性,我们将第2行设置为冻结行,以便在打开Excel文件时可以看到标题行。然后,使用set_column方法设置B列和C列的列宽为20。执行完以上代码后,会在当前目录下生成一个名为output.xlsx的Excel文件,其中包含了指定的列宽和冻结行。你可以根据需要调整代码...
import pandas as pd # 创建一个示例数据帧 data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'], 'Age': [28, 32, 25], 'City': ['New York', 'Paris', 'London']} df = pd.DataFrame(data) # 获取行号 row_numbers = df.index.tolist() print("行号:", row_numbers) # 获取列号 colum...
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...
pd=pd.set_index('names',drop=True) #小结:set_index 行名 set_axis 列名和行名 *# 这里set_index的参数可以用’names’,相对更简单。set_axis 对参数的要求稍微繁琐一些。 参考文章: https://www.delftstack.com/zh/howto/python-pandas/set-column-as-index-pandas/#%25E4%25BD%25BF%25E7%2594%25...
# 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...
怎么可能呢?也许是时候提交一个功能请求,建议Pandas通过df.column.values.sum()重新实现df.column.sum()了?这里的values属性提供了访问底层NumPy数组的方法,性能提升了3 ~ 30倍。 答案是否定的。Pandas在这些基本操作方面非常缓慢,因为它正确地处理了缺失值。Pandas需要NaNs (not-a-number)来实现所有这些类似数据库...