If column in dataframe is None: drop column 下面是一个虚拟数据示例,解决方案应将第5列标识为空并删除该列: import pandas as pd import numpy as np # dictionary of lists dict = {'First Score':[100, np.nan, np.nan, 95], 'Second Score': [30, np.nan, 45, 56], 'Third Score':[52...
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.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False) → 'DataFrame'[source] 创建电子表格样式的pivot table作为DataFrame。 pivot table中的级别将存储在结果DataFrame的索引和列上的MultiInde...
# is is the last row of a group? m2 = df['Name1'].notna().shift(-1, fill_value=True) # keep if either of the above condition is True out = df[m1|m2] Output: Name1 Name2 Name3 0 A1 B1 1 3 NaN B2 4 6 NaN B3 7 8 NaN NaN 9 9 A2 B4 1 12 NaN B5 4 15 NaN B6 ...
譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话,并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中(当调用DataFrame.apply()时,apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据,而不是Series.apply()那样每次处理单个值)。 注意在处理多个值时要给apply()添加参数axis=1: ...
1 6 7 NaN reset_index则是重新创建一个索引列,一般group之后索引列就消失了,所以需要通过reset_index重新插入一列索引,默认不改变数据,只是插入一列索引列,可以通过指定drop参数来对原索引列进行删除(group之类的聚合操作已经没有原索引列信息了)。 >>> df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3), index...
Calling drop with a sequence of labels will drop values from either axis. To illustrate this, we first create an example DataFrame: ->(删除某个行标签, 将会对应删掉该行数据) 'drop([row_name1, row_name2]), 删除行, 非原地'data.drop(['Colorado','Ohio']) ...
first 1 2 NaN second 5 10 20.0 dataframe基本属性 df.index #行索引值 df.index.to_list() #把索引转化成一个list df.columns #列名 df.columns.to_list() 或者 df.columns.tolist() #把列名转化称为列表形式,可用于迭代。若是多层列名,则list中的元素是一个元组,元组中的元素个数是列名的层数,第i...
df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2...
DataFrame.dropna(self, axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 一、参数 二、示例 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({"name": ['Superman', 'Batman', 'Spiderman'], "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Spiderman toy'], ...