原文:pandas.pydata.org/docs/user_guide/cookbook.html 这是一个简短而精炼的示例和链接存储库,包含有用的 pandas 示例。我们鼓励用户为此文档添加内容。 在这一部分添加有趣的链接和/或内联示例是一个很好的首次拉取请求。 在可能的情况下,已插入简化、精简、适合新用户的内联示例,以补充 Stack-Overflow 和 G...
复制 In [146]: df = pd.DataFrame( ...: data={ ...: "Case": ["A", "A", "A", "B", "A", "A", "B", "A", "A"], ...: "Data": np.random.randn(9), ...: } ...: ) ...: In [147]: dfs = list( ...: zip( ...: *df.groupby( ...: (1 * (df["Ca...
2、向表格中添加一行/列数据 '''添加行数据'''#ignore_index=True 要记得加上,表示新的表格不按原来的索引,从0开始自动递增df = pandas.DataFrame({'xiaomi':[3999,2999],'huawei':[4999,5999]})#添加一行数据df = df.append({'xiaomi':1999,'huawei':6999},ignore_index=True)#添加多行数据,使用list...
原文:pandas.pydata.org/docs/user_guide/cookbook.html 这是一个简短而精炼的示例和链接存储库,包含有用的 pandas 示例。我们鼓励用户为此文档添加内容。 在这一部分添加有趣的链接和/或内联示例是一个很好的首次拉取请求。 在可能的情况下,已插入简化、精简、适合新用户的内联示例,以补充 Stack-Overflow 和 Git...
All instances of CategoricalDtype compare equal to the string 'category'.In [52]: c1 == 'category' Out[52]: True ::: danger WarningSince dtype='category' is essentially CategoricalDtype(None, False), and since all instances CategoricalDtype compare equal to 'category', all instances of ...
pd.StringDtype 能保存字符串的两个类型:object-dytpe|推荐用StringDtype; 例: df = pd.DataFrame([['a','b'],['c',1]], columns=['X', 'Y']) df.dtypes df.select_dytpes(include='string') # 没有数据 df = df.convert_dtypes() # 尽可能转换成期望的类型 ...
pd.Series(['a','b']) # 默认创建出来是object类型,需显式地指定是string类型 pd.Series(['a','b'], dtype='string') # 或dtype=pd.StringDtype(),也可用pd.Series(['a','b']).astype('string') pd.Series(['a','b',None,1]).astype('str').astype('string') # 先转为str再转为stri...
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more - pandas/pyproject.toml at refs/heads/string · Uvi-12/pandas
如果索引是这种没有实际意义的流水ID，那么我们可以让他们顺次的往下排列，从而避免重复，设置一个ignore_...
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more - pandas/pyproject.toml at pdep-13 · WillAyd/pandas