importpandasaspdzarten_ser_1=pd.Series([2,5,3,7])zarten_ser_2=pd.Series([3,3,4,4,5]) DataFrame DataFrame数据结构算术运算时就比较刁钻了,必须是行和列索引都相同时才能相加,若有一个不同就是NaN importpandasaspdinfo_1={'name':['zarten_1','zarten_2','zarten_3'],'age':[18,19,20]}...
缺失值：在DataFrame中读出数据显示为NaN或者NaT（缺失时间），在Series中为None或者NaN均可。快速确认数据...
3.3 累计统计函数 那么这些累计统计函数怎么用? 以上这些函数可以对series和dataframe操作 这里我们按照时间的从前往后来进行累计 排序 # 排序之后,进行累计求和 data = data.sort_index() 对p_change进行求和 stock_rise = data['p_change'] # plot方法集成了前面直方图、条形图、饼图、折线图stock_rise.cumsum(...
对于dataframe而言结果也是一致的,只是它的对齐对象需要是index和column都相同的部分,未重叠的部分会以NAN值填充。 In [31]: df1 = pd.DataFrame(np.arange(9.).reshape((3, 3)), columns=list('bcd'),index=['Ohio', 'Texas', 'Colorado']) In [32]: df1 Out[32]: b c d Ohio 0.0 1.0 2.0Te...
2.Series去重 我也是最近才遇到series去重这个场景,比较了一下两种去重的性能比较。 场景如下 sql==>pd.dataframe【数据量为8000rows】==>取出这个df的cust_id字段【series】==>转为list===>下一个sql:'''···where cust_id not in (%s)'''%".".join(list) ...
1.0 删除Series项 from pandas import Series,DataFrame import numpy as np import pandas as pd obj=Series(np.arange(5),index=['a','b','c','d','e']) obj Out[82]: a 0 b 1 c 2 d 3 e 4 dtype: int32 1. 2. 3. 4.
尽管这在操作上稍显复杂，但同样实现了数据的减法。如果要将布尔数据框转换为Series形式，需加上all(axis=1)，但这样会相对慢一些。简而言之，通过巧妙利用pandas的内置函数，可以高效地实现两个dataframe相减的目标，即剔除指定条件下的数据。这种方法简洁、高效，适合处理包含大量数据的场景。
applymap是DataFrame的元素级操作,map是Series的元素级操作 frame1=DataFrame(np.random.randn(12).reshape(4,3))f3=lambdax:"%.2f"%x#保留小数后2位frame1.applymap(f3) 输出: 值排序 frame1.sort_values(by=0,axis=1,ascending=False)#根据行索引'0'降序排序 ...
s2=pd.Series([6,7,8],index=['b','c','d']) print('数组索引缺失值NaN\n',s1+s2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. DataFrame基本操作 importpandasaspd data={ 'name': ['zhangsan','lisi','wangwu'], ...
R语言使用str函数查看数据对象的结构(structure)、以dataframe为例输出、样本个数、变量个数、变量数据类型...