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。 这里提到了index和columns分别代表
df.rename(columns={ 'category': 'category-size'}) 7、删除后出现的重复值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['city'].drop_duplicates() 8 、删除先出现的重复值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['city'].drop_duplicates(keep='last') 9、数据替换:...
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:...
data_raw = data_raw.pivot( index="Year", columns="Entity", values="Life expectancy (Gapminder, UN)" ) data = pd.DataFrame() data["Year"] = data_raw.reset_index()["Year"] #因为原始网页数据集有很多国家,这里选择我们需要的7个国家 for country in list_G7: data[country] = data_raw[...
可以使用df.columns命令对数据字段进行预览 df.columns 使用df.dtypes命令查看数据类型，其中，日期是日期...
In [282]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(n, 3), columns=list('abc'))In [283]: df['bools'] = np.random.rand(len(df)) > 0.5In [284]: df.query('~bools')Out[284]:a b c bools2 0.697753 0.212799 0.329209 False7 0.275396 0.691034 0.826619 False8 0.190649 0.558748 0.262467 False...
to_excel DataFrame.to_excel(excel_writer,sheet_name='Sheet1',na_rep='',float_format=None,columns=None,header=True,index=True,index_label=None,startrow=0,startcol=0,engine=None,merge_cells=True,encoding=None,inf_rep='inf',verbose=True,freeze_panes=None)excel_writer 字符串或Excelwrite对象,...
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 ...
A list of labels or indexes of the rows or columns to keep like String Optional. A string that specifies what the indexes or column labels should contain. regex Regular Expression Optional. A regular expression of what the indexes or column labels should contain. axis 01'index''column'None ...
In [41]: dfl = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4),...: columns=list('ABCD'),...: index=pd.date_range('20130101', periods=5))...:In [42]: dflOut[42]:A B C D2013-01-01 1.075770 -0.109050 1.643563 -1.4693882013-01-02 0.357021 -0.674600 -1.776904 -0.9689142013-01-03 -1.29452...