Pandas DataFrame API 手册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...
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...
importnumpyasnpimportpandasaspd pandas.core.frame.DataFrame的代码组成 pandas.DataFrame(data,index,dtype,columns) data:数据可以为list()、np.array()、dict()。 index:索引,其长度必须与数据长度相同。该参数默认行索引:0、1、2、... dtype:数据类型。 columns:表的列名/列标签。该参数默认列标签:0、1、2...
df = pd.DataFrame({'Name': pd.Series(['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Bob'], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']), 'Age': pd.Series([28, 34, 29, 42], index=['A', 'B', 'C', 'D'])}) df['Math'] = pd.Series([90, 58, 99, 100, 48], index=['A',...
Index类型,它为Series和DataFrame对象提供了索引服务,有了索引我们就可以排序数据(sort_index方法)、对齐数据(在运算和合并数据时非常重要)并实现对数据的快速检索(索引运算)。 由于DataFrame类型表示的是二维数据,所以它的行和列都有索引,分别是index和columns。Index类型的创建的比较简单,通常给出data、dtype和name三...
pandas dataframe基本操作 本文用于记录学习过程,以免以后忘记。 一:定义 函数如下: pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy) 参数: data:一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。 index:索引值,或者可以称为行标签。 columns:列标签,默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
df = pd.DataFrame( data = np.random.randint(10,100,size=(4,6)), index = ["小明","小红","小黄","小绿"], columns = ["语文","数学","英语","化学","物理","生物"])df# Series类型df.语文# 执行结果小明 47小红 32小黄 12小绿 33Name: 语文, dtype: int32df["...
通过pandas.Dataframe来创建Dataframe数据结构 pandas.Dataframe(data,index,dtype,columns) 上述参数中,data可以为列表、array(数组)或dict(字典) 上述参数中,index表示行索引,columns代表列名或者列标签 一种表结构。 series和dataframe常用方法如下: list1=[['张三',23,'男'],['李四',27,'女'],['王二',26,...
pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy) 1. 编号 参数 描述 1 data 数据采取各种形式,如:ndarray,series,map,lists,dict,constant和另一个DataFrame。 2 index 对于行标签,要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n),如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签,可选的默认语法是 - np.ara...
索引行有三种方法,分别是 loc iloc iximport pandas as pd import numpy as np index = ["a", "b", "c", "d"] data = np.random.randint(10, size=(4, 3)) df = pd.DataFrame(data, index=index) """ 0 1 2 a 9 7 1 b 0 0 7 c 2 6 5 d 8 2 5 """ ...