# 遍历数据集的每一行 for index, row in df.iterrows(): # 遍历每一行中的每个元素 for column, value in row.iteritems(): # 输出索引和值中的列名 print("索引:", index) print("列名:", column) print("值:", value) 如果需要将索引和值中的列名保存到列表中,可以使用以下代码: 代码语言:txt ...
4. stack、unstack、pivot的语法 stack：DataFrame.stack(level=-1, dropna=True)，将column变成index，...
fill_value=-1) In [29]: np.abs(arr) Out[29]: [1, 1, 1, 2.0, 1] Fill: 1 IntIndex Indices: array([3], dtype=int32) In [30]: np.abs(arr).to_dense() Out[30]: array([1., 1., 1., 2., 1.])
to_latex([buf, columns, header, index, ...])将对象渲染为LaTeX表格。to_markdown([buf, mode,...
Copy 输出: 方法#2:使用loc[]。 例子1:选择两列 # Import pandas packageimportpandasaspd# Define a dictionary containing employee datadata={'Name':['Jai','Princi','Gaurav','Anuj'],'Age':[27,24,22,32],'Address':['Delhi','Kanpur','Allahabad','Kannauj'],'Qualification':['Msc','MA',...
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
Copy Output: 4. 使用columns参数删除列 除了使用labels参数和axis参数删除列,我们还可以直接使用columns参数删除列。 示例代码: importpandasaspd# 创建一个DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},index=['a','b','c'])# 删除列'B'df.drop(columns='B')print(...
1、索引排序df.sort_index() s.sort_index()# 升序排列df.sort_index()# df也是按索引进行排序df.team.sort_index()s.sort_index(ascending=False)# 降序排列s.sort_index(inplace=True)# 排序后生效,改变原数据# 索引重新0-(n-1)排,很有用,可以得到它的排序号s...
pandas.Series( data, index, dtype, name, copy) ## data:一组数据(ndarray 类型)。 ## index:数据索引标签,如果不指定,默认从 0 开始。 ## dtype:数据类型,默认会自己判断。 ## name:设置名称。 ## copy:拷贝数据,默认为 False。实例使用series import pandas as pd a = [1, 2, 3] myvar = ...
In [26]: dfmi = df.copy()In [27]: dfmi.index = pd.MultiIndex.from_tuples(...: [(1, "a"), (1, "b"), (1, "c"), (2, "a")], names=["first", "second"]...: )...:In [28]: dfmi.sub(column, axis=0, level="second")Out[28]:one two threefirst second1 a -...