DataFrame,可以使用以下方法: 1. 使用`copy()`方法复制两列到新的DataFrame: ```python new_df = old_df[['column1', 'column2...
在这篇文章中,我们将介绍 Pandas 的内存使用情况,以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型,将数据框的内存占用量减少近 90%。...最原始的数据是 127 个独立的 CSV 文件,不过我们已经使用 csvkit 合并了这些文件,并且在第一行中为每一列添加了名字。...对象列...
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
两个DataFrame的运算实际是两个DataFrame对应元素的运算,将得到一个新的DataFrame。 df1 = pd.DataFrame({'D1':pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]), 'D2':pd.Series([11, 12, 13, 14, 15])}) df2 = pd.DataFrame({'D1':pd.Series([1, 1, 1, 1, 1]), 'D2':pd.Series([2, 2, 2, 2,...
DataFrame.dtypes 使用实例:df.dtypes 输出结果:A int64B int64C int64dtype: object 数据选择与过滤 1. iloc方法 用处:基于行号和列号进行选择和过滤。 语法规范:DataFrame.iloc[row_selection, column_selection] row_selection:行选择,可以是单个行号、切片或列表。 column_selection:列选择,可以是单个列号、切片...
copy:拷贝数据,默认为 False。 DataFrame获取元素的经典实例 实例1 import pandas as pd data = [['kevin',40],['mike',40],['tony',50]] df = pd.DataFrame(data,columns=['name','Age']) print(df) 1. 2. 3. 4. 输出 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> ...
python--Pandas中DataFrame基本函数(略全) pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 ...
DataFrame 结构的行数、列数允许增加或者删除; DataFrame 有两个方向的标签轴,分别是行标签和列标签; DataFrame 可以对行和列执行算术运算。 创建DataFrame对象 创建DataFrame 对象的语法格式如下: import pandas as pd pd.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy) ...
defclean_text_column(dataframe,column_to_clean,remove_chars_pattern=r'[^a-zA-Z0-9\s]'):"""清洗指定文本列:转小写,移除特定字符"""df_copy=dataframe.copy()# 避免修改原始 DataFrame df_copy[column_to_clean]=(df_copy[column_to_clean].str.lower()# 转小写.str.replace(remove_chars_pattern,...
df = pd.DataFrame(d)print ("Our dataframe is:")print df# using del functionprint ("Deleting the first column using DEL function:")del df['one']print df# using pop functionprint ("Deleting another column using POP function:")df.pop('two')print df 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...