上述代码中,函数df.drop()通过index参数来选择需要删除的行,同时通过columns参数来选择需要删除的列。 6. 修改DataFrame指定单元格的值 在Pandas中主要利用函数df.loc()来修改指定单元格的数值,样例代码如下: Example1: Change index=3 and column='col3' value = 80 df.loc[3,'col2'] = 80 Example2: Cha...
按值排序——df.sort_index 增删行或列 增加一列 增加一行 删除行或列——df.drop 连接多个dataframe 横向连接 纵向连接 组建dataframe 组建方法——pd.DataFrame 用字典型数据组建——pd.DataFrame 简便地获得聚宽数据中的时间索引 缺失值处理 去掉缺失值——df.dropna 对缺失值进行填充——df.fillna 判断数据是否...
12. 合并dataframe 13.行数据操作 1.pandas列属性操作 修改列名 data=data.rename(columns={'Dest Country':'country','Dest':'iata_code','index':'from'}) 1. 修改列索引名 data.rename_axis('index',inplace=True) 1. 修改列属性数据类型 data['country']=data['country'].astype('int') 1. 重新...
如果要将索引更改(重置)到另一列,请在reset_index()之后使用set_index()。如果一次性全部编写,将如下所示。 df_change = df_i.reset_index().set_index('state')print(df_change)# name age point# state# NY Alice 24 64# CA Bob 42 92# CA Charlie 18 70# TX Dave 68 70# CA Ellen 24 88#...
使用loc方法进行的选择基于数据帧的索引(如果有)。使用 df.set_index()</ code>在DataFrame上设置索引的情况下,.loc方法将根据任何行的索引值直接进行选择。例如,将测试数据框的索引设置为人员“ last_name”: 1 2 data.set_index("last_name", inplace=True) data.head...
df1.explode('measurement').reset_index(drop=True)12.Nunique Nunique统计列或行上的唯一条目数。它在分类特征中非常有用，特别是在我们事先不知道类别数量的情况下。让我们看看我们的初始数据帧：df.year.nunique()10df.group.nunique()3我们可以直接将nunique函数应用于dataframe，并查看每列中唯一值的数量...
DataFrame.select_dtypes([include, exclude]) 根据数据类型选取子数据框 DataFrame.values Numpy的展示方式 DataFrame.axes 返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim 返回数据框的纬度 DataFrame.size 返回数据框元素的个数 DataFrame.shape 返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep]) ...
Series是NumPy中一维数组的对应物,是DataFrame代表其列的基本构件。尽管与DataFrame相比,它的实际重要性正在减弱(你完全可以在不知道Series是什么的情况下解决很多实际问题),但如果不先学习Series和Index,可能很难理解DataFrame的工作原理。 在内部,Series将数值存储在一个普通的NumPy向量中。因此,它继承了它的优点(紧凑的...
1.组建方法——pd.DataFrame pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) data= 数据 index= 索引,即行名、行表头 columns= 列名、列表头 使用前要执行前面的import pandas as pd 2.用字典型数据组建——pd.DataFrame 方法基本同上,因为字典型自...
按值排序——df.sort_index 增删行或列 增加一列 增加一行 删除行或列——df.drop 连接多个dataframe 横向连接 纵向连接 按索引链接 组建dataframe 组建方法——pd.DataFrame 用字典型数据组建——pd.DataFrame 简便地获得聚宽数据中的时间索引 缺失值处理 去掉缺失值——df.dropna 对缺失值进行填充——df.fillna ...