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...
var_name [scalar]:指代用于”变量”列的名称。如果为None, 则使用- - frame.columns.name或’variable’ value_name [标量, 默认为’value’]:是指用于” value”列的名称 col_level [int或string, 可选]:如果列为MultiIndex, 它将使用此级别来融化 ...
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...
columns:列标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 通过已有数据创建 举例一: 结果: 举例二:创建学生成绩表 使用np创建的数组显示方式,比较两者的区别。 # 生成10名同学,5门功课的数据 score = np.random.randint(40, 100, (10, 5))#均匀分布 # 结果 array([[92, 55, 78...
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: ...
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。
concat也可以执行“水平”堆叠(类似于NumPy中的hstack): join比concat更可配置:特别是,它有五种连接模式,而concat只有两种。详情请参阅下面的“1:1关系连接”部分。 基于多指数的数据叠加 如果行标签和列标签一致,concat可以执行与垂直堆叠类似的多索引(就像NumPy中的dstack): ...
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...
concat也可以执行“水平”堆叠(类似于NumPy中的hstack): join比concat更可配置:特别是,它有五种连接模式,而concat只有两种。详情请参阅下面的“1:1关系连接”部分。 基于多指数的数据叠加 如果行标签和列标签一致,concat可以执行与垂直堆叠类似的多索引(就像NumPy中的dstack): 如果行和/或列部分重叠,Pandas将相应...