DataFrame 可以通过多种方式进行处理,例如: 选择特定列:可以使用列名称或列索引来选择特定列。 python print(df['姓名']) # 输出:0 张三\n1 李四\n2 王五\nName: 姓名, dtype: object 选择特定行:可以使用 .loc[] 或 .iloc[] 方法来选择特定行。 python print(df.loc[0]) # 输出:姓名 张
如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
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,...
dtype: object 与numpy中的ndarray相比,同一个ndarray中的数据类型是一致的,而DataFrame中的每一列数据可以是不同类型的数据。 五、DataFrame部分显示 本文中的数据有四千多行,很多时候,没有必要所有行都显示,只显示一部分即可。 Pandas中实现了两个常用的部分显示方法,head()和tail()。 head(n=5): 显示前5行...
dtype:指定 DataFrame 的数据类型。可以是 NumPy 的数据类型,例如np.int64、np.float64等。如果不提供此参数,则根据数据自动推断数据类型。 copy:是否复制数据。默认为 False,表示不复制数据。如果设置为 True,则复制输入的数据。 Pandas DataFrame 是一个二维的数组结构,类似二维数组。
Name: state, dtype: object 7. 索引字段ix(行) 注意,返回的Series拥有原DataFrame相同的索引,且其name属性也已经被相应地设置好了。行也可以通过位置或名称的方式进行获取,比如用索引字段ix: In [44]: frame2.ix['one'] Out[44]: year 2000 state Ohio pop 1.5 debt NaN Name: one, dtype: object 8...
二、pandas.DataFrame.index 功能:用于返回列索引(横向)。 print(df.index); print(type(df.index)); 结果为 Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object') <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> 三、pandas.DataFrame.columns 功能:用于...
Items:Index(['A', 'B'], dtype='object')Axis1:RangeIndex(start=0,stop=3,step=1)NumericBlock:slice(0,2,1),2x3,dtype:int64 一个DataFrame就新建完了, 然后我们打印时又df时调用了__repr__: def__repr__(self)->str:"""Return a string representationfora particular DataFrame."""ifself._...
dtype:数据类型。 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. ...
PandasDataFrame.interpolate(~)方法使用插值填充NaN。 参数 1.method|string|linear 用于插值的算法: "linear":简单线性插值。 "time":使用 DatetimeIndex 进行插值。 "index"或"values":使用索引进行插值。请参阅下面的示例。 "pad":使用上一个或下一个非NaN值来填充。可以使用limit_direction设置方向。