>>>df.shape[0] - df['b'].count 2 5.输出指定行缺失值数量 >>>df.shape[1] - df.iloc[3].count 2 定位缺失值位置 通过下面的方式可以快速定位缺失值的行列信息。 forcolindf.columns: ifdf[col].count != len(df): row = df[df[col].isnull.values==True].index[0] print(f'第{row}...
与此同时,series因为只有一列,所以数据类型自然也就只有一种,pandas为了兼容二者,series的数据类型属性既可以用dtype也可以用dtypes获取;而dataframe则只能用dtypes。 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...
sort_values(索引，axis=0/1,ascending=True/False) 在指定轴上根据数值进行排序，默认升序 索引必须有，默认0轴。数据基本统计分析 sum()：计算数据的总和，默认按0轴计算，axis为1按1轴算 count()：非NaN值的数量 mean()和median()：计算数据的算术平均值和算术中位数 var()和std()：计算数据的方差和标...
# 根据条件过滤行df_filtered = df[df['column_name'] > 5]# 按单列对DataFrame进行排序df_sorted = df.sort_values('column_name')# 按多列对DataFrame进行排序df_sorted = df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False])# 按单列对DataFrame进行分组并计算另一列的平...
importseabornassnssns.barplot(y=df['折扣'].value_counts().values,x=df['折扣'].value_counts().index)<AxesSubplot:> 这是因为 value_counts 函数返回的是一个 Series 结果,而 pandas 直接画图之前,无法自动地对索引先进行排序,而 seaborn 则可以。 如果想坚持使用pandas(背后是matplotlib)画图,那么可以先...
使用sort_values函数排序，by后面跟排序的字段，默认为升序排列，ascending=False可将字段设为降序排列，...
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...
作者通过以下数据集来观察 value-count () 函数的基本用法,其中 Demo 中使用了 Titanic 数据集。她还在 Kaggle 上发布了一个配套的 notebook。 代码链接:https://www.kaggle.com/parulpandey/five-ways-to-use values -counts 导入数据集 首先导入必要的库和数据集,这是每个数据分析流程的基本步骤。 代码语言:...
Pandas 数据结构 - DataFrame DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构,类似于一个二维的表格或数据库中的数据表。 DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。 DataFrame 既有行索引也有列索引,它
另外,len()可以查看某列的行数,count()则可以查看该列值的有效个数,不包含无效值(Nan)。 缺失值与重复值 Pandas清洗数据时,判断缺失值一般采用isnull()方法。此外,isnull().any()会判断哪些”列”存在缺失值,isnull().sum()用于将列中为空的个数统...