df.columns = df.columns.str.strip().str.lower().str.replace(" ", "_") 3.拆分和拼接 拆分字符串我们一般回用到split这个函数,使用起来非常方便: s2 = pd.Series(["a_b_c", "c_d_e", np.nan, "f_g_h"], dtype="string") s2.str.split("_") 基于cat(),resp。Ind...
(1)‘split’ : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]} split 将索引总结到索引,列名到列名,数据到数据。将三部分都分开了 (2)‘records’ : list like [{column -> value}, … , {column -> value}] records 以columns:values的形式输出 (3)‘index’ : dic...
concat([s1,s2,s3])) 2.2两个DataFrame的数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 datal = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),columns = lit('abc')) data2 = pd.DataFrame(np.arange(20,26).reshape(2,3),columns = list('ayz')) data = pd.concat([data1,data2],...
df.pivot_table(values='value', index='index_column', columns='column_name', aggfunc='function_name')数据合并函数说明 pd.concat([df1, df2]) 将多个数据框按照行或列进行合并; pd.merge(df1, df2, on=column_name) 按照指定列将两个数据框进行合并。实例...
3.concatnate连接 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True) 功能:沿着设定的轴线连接两个表格 objs:需要连接的对象序列,用列表标示 axis:沿着index或者columns join:outer,inner join_axes:指定连...
-> 3 na_rep='a' --> 'a' columns :选择输出的的列存入 index:默认为True,显示index,当index=False 则不显示行索引(名字) header :指定作为列名的行,默认0,即取第一行,数据为列名行以下的数据; 若数据不含列名,则设定 header = None index_label:设置索引列的列名 encoding:指定写入编码,string类型。
contains(string) 判断某一字符串在不在序列的元素中,类似于in函数,返回的是布尔逻辑判断结果,True或者False extract(pattern) 该函数是去除某一个序列中特定的值,pattern必须为一个正则表达式,并且通过括号()指定需要返回的信息,类似于正则表达式中group的用法,示例如下。
df.columns.codes[0] == Int64Index([0, 1, 0, 1]) 使用多重索引构建一个Dataframe 除了从CSV文件读取和从现有列构建外,还有一些方法可以创建多重索引。它们不太常用——主要用于测试和调试。 由于历史原因,使用Panda自己的多索引表示的最直观的方法不起作用。
print(df.to_string()) 以上实例输出结果如下: 我们也可以fillna()方法来替换一些空字段: 实例 使用12345 替换空字段: importpandasaspd df=pd.read_csv('property-data.csv') df.fillna(12345,inplace=True) print(df.to_string()) 以上实例输出结果如下: ...
rsuffix: string Suffix to use from right frame’s overlapping columns sort: boolean, default False Order result DataFrame lexicographically by the join key. If False, preserves the index order of the calling (left) DataFrame Returns: joined: DataFrame ...