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...
1. 创建 DataFrame 从字典创建 importpandasaspd data = {'Name': ['Alice','Bob','Charlie'],'Age': [25,30,35],'City': ['New York','Los Angeles','Chicago'] } df = pd.DataFrame(data)print(df) 在这个例子中,字典的键成为了DataFrame的列名,字典的值是列表,这些列表中的元素对应列中的数据。
使用单个值或序列,可以从 DataFrame 中索引出一个或多个列: frame=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=['a','c','d'],columns=['Tom','Bob','Jack'])frame['Tom']# ---输出---# 0 0# 1 3# 2 6# Name: Tom, dtype: int64frame[['Tom','Bob']]# ---输出---# Tom...
# 通过 DataFrame 构造数据框d = [[1.0,2.2,3,4],[1,2,3,4],[7,8,9,0],[3,5,7,9]]print(d) df = pd.DataFrame(d)print(df)# index 修改行名称,columns 修改列名称df = pd.DataFrame(d, index=['a','b','c','d'], columns=['A','B','C','D'])print(df) # DataFrame 数...
创建dataframe 创建dataframe的方法有很多种，其中最简单的方法是使用pandas的DataFrame构造函数。可以通过传递一个字典或一个二维数组来创建dataframe。例如：import pandas as pd # 使用字典创建dataframe data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(dat...
用结构多维数组或记录多维数组生成 DataFrame 本例与数组字典的操作方式相同。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[47]:data=np.zeros((2,),dtype=[('A','i4'),('B','f4'),('C','a10')])In[48]:data[:]=[(1,2.,'Hello'),(2,3.,"World")]In[49]:pd.DataFrame(data...
1. DataFrame之间的运算在运算中自动对齐不同索引的数据如果索引不对应，则补NaNDataFrame没有广播机制导包# 导包import numpy as npimport pandas as pd创建 DataFrame df1 不同人员的各科目成绩，月考一# 创建DataFrame二维数组df1 = pd.DataFrame( data = np.random.randint(10,100,size=(3,3)), inde...
DataFrame 是一种二维标签数据结构,其中的列可以是不同的类型。 可以把它想象成电子表格或 SQL 表,或者是一个包含一系列Series对象的 dict。 一般来说,它是最常用的pandas对象。 与 Series 一样,DataFrame 也接受多种不同类型的输入 基本创建api pd.DataFrame(data,index,columns) ...
DataFrame 是一个二维标签化数据结构,你可以将其想象为一个 Excel 电子表格或者 SQL 表,或者是一个字典类型的集合。以下是 Pandas DataFrame 的常用 API 手册:DataFrame 构造函数方法 pd.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy) 创建一个 DataFrame 对象,支持自定义数据、索引、列名和数据类型。
在pandas模块中，DataFrame是一个二维标签化数据结构，可以存储不同类型的数据，并具有行和列的标签。你可以通过多种方式创建DataFrame，如从现有数据、字典或CSV文件等。下面示例演示从字典中创建一个DataFrame类型。示例代码：import pandas as pd # 从字典创建DataFrame data = {'name': ['Alice', 'Bob', ...