Pandas 创建DataFrame,Pandas 数据帧(DataFrame)是二维数据结构,它包含一组有序的列,每列可以是不同的数据类型,DataFrame既有行索引,也有列索引,它可以看作是Series组成的字典,不过这些Series共用一个索引。数据帧(DataFrame)的功能特点:不同的列可以是不同的数据类型 大小可变 含行索引和列索引 可以
在len()的帮助下,我们可以计算出DataFrame中每个字符串的长度,如果DataFrame中存在空数据,它将返回NaN。 # len()print("length of the dataframe: ",len(df))print("length of each value of dataframe:")print(df.str.len()) Python Copy 输出: cat(sep=’ ‘)。它将数据框架的索引元素或数据框架中的每...
DataFrame.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, fill_value=nan, limit=None, tolerance=None) reindex方法可以为series和dataframe添加或者删除索引,即可以重新定义索引。 如果定义的索引没有匹配的数据,默认将已缺失值填充。 对于Series和DataFrame两个...
For more Practice: Solve these Related Problems: Write a Pandas program to create a DataFrame whose index is an IntervalIndex and then display its intervals. Write a Pandas program to build a DataFrame with intervals as the index and then perform a lookup using an interval value. Write a Pand...
多列选择 →新DataFrame subset = sales_data[['产品', '销量']] 按行选择(超级实用!) first_two = sales_data.iloc[:2] # 前两行 promo_items = sales_data[sales_data['促销']] # 所有促销商品 传说中的交叉选择 ✨ result = sales_data.loc['A03', '单价'] # 输出:8999 ...
凭借其广泛的功能,Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。 Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame。...在这篇文章中,我将介绍Pandas的所有重要功能,并清晰简洁地解释它们的用法。...df['column_name'] = df['column_name...
数据管理 演示数据集 # Create a dataframe import pandas as pd import numpy as np raw_data = {'first_name': ['Jason', 'Molly', np.nan, np
假设我们有一个 dataframe 变量 data,要基于它的 source 列生成新的一列 double,其实就是把原来的 source 列做了个平方运算。 pandas中原生apply实现 importpandas as pdfromsqlalchemyimportcreate_engine mysql_engine=create_engine("""mysql+pymysql://root:xxxx@127.0.0.0.1:3306/tmp""") ...
dataframe 新增单列 assign方法 dataframe assign方法,返回一个新对象(副本),不影响旧dataframe对象 import pandas as pd df...= pd.DataFrame({ 'col_1': [0, 1, 2, 3], ...
print(series_with_index) 3. 基本操作和属性 3.1 访问元素 3.2 切片操作 4. 常用方法 4.1 统计方法 4.2 过滤操作 通过学习以上基础知识和代码实例,读者将对Pandas中的Series对象有了更深入的理解。这只是Pandas功能的冰山一角,后续我们将继续深入学习DataFrame、数据清理、合并等更高级的主题。