import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 重命名列 df.rename(columns={'A': 'ColumnA', 'B': 'ColumnB'}, inplace=True) print(df) 2. 选择列(Select Columns) 应用场景:当你只需要DataFrame中的某...
get(key[, default]) 获取给定键的对象项(例如DataFrame列)。 groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...]) 使用映射器或一系列列对DataFrame进行分组。 gt(other[, axis, level]) 获取DataFrame和other的大于,逐元素执行(二进制运算符gt)。 head([n]) 返回前n行。 hist([column, by, grid, ...
法一: In [27]:#get a list of columnscols =list(df)#move the column to head of list using index, pop and insertcols.insert(0, cols.pop(cols.index('Mid'))) cols Out[27]: ['Mid','Net','Upper','Lower','Zsore'] In [28]:#use ix to reorderdf =df.ix[:, cols] df Out[2...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum()而不是df.column.sum()可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和Index Series是NumPy中的一维数组,是表示其列的DataFrame的基本组成...
更改pandas dataframe 列的顺序 摘自stackoverflow 这是我的df: Net Upper Lower Mid Zsore Answer option More than once a day 0% 0.22% -0.12% 2 65Once a day 0% 0.32% -0.19% 3 45Several times a week2% 2.45% 1.10% 4 78Once a week1% 1.63% -0.40% 6 65...
DataFrame.loc 标签定位 DataFrame.iloc 整型定位 DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) 在特殊地点插入行 DataFrame.iter() Iterate over infor axis DataFrame.iteritems() 返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows() 返回索引和序列的迭代器
您还可以使用pdi.sidebyside(obj1, obj2,…)并排显示多个Series或dataframe: pdi(代表pandas illustrated)是github上的一个开源库,具有本文所需的这个和其他功能。要使用它,就要写 pip install pandas-illustrated 索引(Index) 负责通过标签获取元素的对象称为index。它非常快:无论你有5行还是50亿行,你都可以在常量...
垂直线表示这是一个Series,而不是一个DataFrame。Footer在这里被禁用了,但它可以用于显示dtype,特别是分类类型。 您还可以使用pdi.sidebyside(obj1, obj2,…)并排显示多个Series或dataframe: pdi(代表pandas illustrated)是github上的一个开源库,具有本文所需的这个和其他功能。要使用它,就要写 ...
更改pandas dataframe 中两列的位置: 把其中的某列移到第一列的位置。 原来的 df 是: 1. df = pd.read_csv('I:/Papers/consumer/codeandpaper/TmallData/result01.csv') 1. Net Upper Lower Mid Zsore Answer option More than once a day 0% 0.22% -0.12% 2 65Once a day 0% 0.32% -0.19%...
columns Returns the column labels of the DataFrame combine() Compare the values in two DataFrames, and let a function decide which values to keep combine_first() Compare two DataFrames, and if the first DataFrame has a NULL value, it will be filled with the respective value from the second...