replace()函数:替换元素 map()函数:新建一列,最重要 rename()函数:替换索引 (1)replace()函数:替换元素 使用replace()函数,对values进行替换操作 index = ["张三","张三丰","李白","杜甫"] columns = ["Python","Java","H5","UI"] data = np.random.randint(0,100,size=(4,4)) df = pd.DataF...
In Pandas library there are several ways to replace or update the column value in DataFarame. Changing the column values is required to curate/clean the data on DataFrame. When we are working with data we have to edit or remove certain pieces of data. We can also create new columns from...
pivot_table(values='score', index='gender', columnssubject', aggfunc=np.mean) 在这个例子中,我们用pivot_table()方法将原始数据框df按照subject列和gender列进行分组,并求出每个分组的平均值,最后返回一个新的数据框pivot_df。 15. 数据读写 可以使用to_csv()方法数据框写入CSV文件,使用to_excel()方法将...
arange(4).reshape((2,2)),index=[1,2],columns=['three','four']) pd.concat([df1,df2],ignore_index = True) 2、重塑和轴向旋转 在重塑和轴向旋转中,有两个重要的函数,二者互为逆操作: stack:将数据的列旋转为行 unstack:将数据的行旋转为列先来看下面的例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:...
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。
Melt用于将宽表变成窄表,是 pivot透视逆转操作函数,将列名转换为列数据(columns name → column values),重构DataFrame。 简单说就是将指定的列放到铺开放到行上变成两列,类别是variable(可指定)列,值是value(可指定)列。 用法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
Given a Pandas DataFrame, we have to replace all values in a column, based on the given condition.ByPranit SharmaLast updated : September 21, 2023 Columns are the different fields that contain their particular values when we create a DataFrame. We can perform certain operations on both rows ...
2. DataFrame属性:values、columns、index、shape 3. DataFrame的索引、切片 4. DataFrame的运算 二、处理丢失数据(数据清洗) 三、多层索引 四、pandas的拼接操作 1. 使用pd.concat()级联 2. 使用pd.merge()合并 五、pandas的数据处理 1. 删除重复元素 ...
df.pivot(index='姓名', columns='科目', values='成绩') 输出: pivot()其实就是用set_index()创建层次化索引,再用unstack()重塑 df1.set_index(['姓名','科目']).unstack('科目') 数据分组与数据透视表更是一个常见的需求,groupby()方法可以用于...
name'].str.strip()# 将字符串转换为小写df['column_name'] = df['column_name'].str.lower()# 将列转换为不同的数据类型df['column_name'] = df['column_name'].astype('new_type')# 将列转换为日期时间df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])# 重命名列名df.columns = [...