pandas.DataFrame中某列唯一值的个数:unique pandas.DataFrame统计列中每个元素出现的频次:value_counts方法 pandas.DataFrame按照某几列分组并统计:groupby+count pandas.DataFrame按照某列分组并求和 pandas.DataFrame按照某列分组并取出某个小组:groupby+get_group pandas.DataFrame排序 pandas.DataFrame按照行标签或者列标签...
values 返回DataFrame的Numpy表示。 方法: 方法描述 abs() 返回每个元素的绝对值的Series/DataFrame。 add(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的加法,逐元素执行(二进制运算符add)。 add_prefix(prefix[, axis]) 使用前缀字符串添加标签。 add_suffix(suffix[, axis]) 使用后缀字符串添加标...
填充空值:df.fillna({col:value...}) 删除空值:df.dropna(axis=0, how=‘any’) #0表示行,1表示列,any表示任何含有nan的行或列,all表示所有值都为nan的行或列 替换空值:df.replace(to_replace, value)#用value代替to_replace 查看行列数量:df.shape() 转成list:df.tolist() 字典转DataFrame:pd.DataFr...
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数;例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]}),其透视表效果如下: Exce...
2 Pandas基本数据结构(Series、Dataframe) 2.1 Series 2.2 DataFrame 3 Pandas常用基本函数 (1) head和tail (2) unique和nunique (3) count和value_counts (4) describe和info (5) idxmax和nlargest (6) clip和replace (7) apply()函数 4 Pandas排序操作 ...
series是带标签的一维数组,所以还可以看做是类字典结构:标签是key,取值是value;而dataframe则可以看做是嵌套字典结构,其中列名是key,每一列的series是value。所以从这个角度讲,pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典,同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口,即通过loc索引访问。
每个DataFrame和Series都有一个Index - 这些是数据的行上的标签。SAS 没有完全类似的概念。数据集的行基本上是无标签的,除了在DATA步骤中可以访问的隐式整数索引(_N_)。 在pandas 中,如果没有指定索引,默认也会使用整数索引(第一行 = 0,第二行 = 1,依此类推)。使用标记的Index或MultiIndex可以实现复杂的分...
2.pandas.DataFrame.count DataFrame.count(axis=0, level=None, numeric_only=False) Return Series with number of non-NA/null observations over requested axis. Works with non-floating point data as well (detects NaN and None) Parameters: axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default ...
dft.sort_values(by=['含量'],ascending=False).plot(kind='bar') 柱状图不同类型不同颜色 需求:同一个柱状图中不同类型显示的颜色不同 实现效果: 通过dataframe.plot()指定color参数为plt.cm.Paired()即可实现同一个柱形图不同种类的颜色不同。
传入fill_value = n填充缺失值 df2.reindex(index = ['a','b','c','d'],columns = ['one','two','three','four'], fill_value = 100) 更换索引 在DataFrame数据中,如果不希望使用默认的行索引,则可以在创建时通过Index参数来设置。 df3=df1.set_index('city') display(df3) 查看DataFrame的常...