Pandas DataFrame 是一个表格,我们可以对DataFrame的列数据或者行数据进行筛选 1|0选取DataFrame 的列 选取单列 column = df["column_name"] column = df.loc[:,"column_name"] column = df.loc[:,["column_name"]] column = df.iloc[:,column_index] column = df.iloc[:,[column_index]] 选取多...
示例：import pandas as pdimport numpy as np# 创建一个带有缺失值的DataFramedata = {'Name': ['John', 'Emma', np.nan],'Age': [25, np.nan, 35],'City': ['New York', 'London', 'Paris']}df = pd.DataFrame(data)print(df)程序输出： Name Age City0 John 25.0 New ...
将DataFrame转换为长格式,然后查找包含该数据的列名。 python import pandas as pd # 示例数据 data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9] } df = pd.DataFrame(data) # 使用melt方法转换为长格式 df_melted = df.melt(var_name='column', value_name='value') #...
import pandas as pd # 使用字典创建 DataFrame 并指定列名作为索引 mydata = {'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['a', 'b', 'c']} df = pd.DataFrame(mydata) df # 输出 Column1 Column2 0 1 a 1 2 b 2 3 c 指定行索引: # 指定行索引 df.index = ['row1', 'row2', '...
Boolean Indexing Using a single column’s values to select data. In [39]:df[df.A>0]Out[39]:A B C D2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.1356322013-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.0442362013-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 ...
Zero-based indexing and negative indexing # Postion-based indexing DataFrame.column DataFrame["column"] #选取某一列,输出为series DataFrame[["column1","column2",...]] #选取多列,输出结果为DataFrame .iloc[number] #返回指定的某一行 .iloc[[number1,number2,...]] #返回指定的某几行 .iloc[num...
lookup(row_labels, col_labels) #Label-based “fancy indexing” function for DataFrame. DataFrame.pop(item) #返回删除的项目 DataFrame.tail([n]) #返回最后n行 DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level]) #Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame. DataFrame...
# Create a DataFrame showing differences as 'ID: Column: Value1 <> Value2' diff_df = df1.loc[common_index][differences].stack().reset_index() diff_df.columns = ['ID', 'Column', 'Difference'] diff_df['Difference'] = diff_df['Column'] + ': ' + diff_df['Difference'].astype(...
一、DataFrame的创建 DataFrame创建的两种方式: 通过二维数组创建 通过字典的方式创建,此种方法创建同时还要注意:字典中的value值只能是一维数组 或 单个的简单数据类型,如果是数组,要求所有数组长度一致,如果是单个数据,则会使每行添加相同数据。 DataFrame分为行索引和列索引,默认情况下是从0开始,也可以自定义索引,添...
通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。