import pandas as pd # 使用字典创建 DataFrame 并指定列名作为索引 mydata = {'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['a', 'b', 'c']} df = pd.DataFrame(mydata) df # 输出 Column1 Column2 0 1 a 1 2 b 2 3 c 指定行索引: # 指定行索引 df.index = ['row1', 'row2', '...
In [1]: import numba In [2]: def double_every_value_nonumba(x): return x * 2 In [3]: @numba.vectorize def double_every_value_withnumba(x): return x * 2 # 不带numba的自定义函数: 797 us In [4]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) ...
1. 选取多个DataFrame列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director = movie[['actor_1_name', 'actor_2_name', 'actor_3_name', 'director_name']] movie_actor_director.head() Out[2]: 代码...
data={'名字':['小明','小红','小华'],'年龄':[24,27,23],'性别':['男','女','女']}df=pd.DataFrame(data)print(df) Python Copy 输出: 名字年龄性别0小明24男1小红27女2小华23女 Python Copy 现在我们有一个基本的Pandas DataFrame,其中包含名字、年龄和性别的名称列。 添加常量值列 我...
1. DataFrameDataFrame是Pandas中最重要的数据结构之一，可以看作是一种二维表格数据结构，类似于Excel中的电子表格。如下图所示，一个表格在excel和pandas中的展示方式保持一致：DataFrame由行和列组成，每一列可以包含不同的数据类型（如整数、浮点数、字符串等），并且可以对数据进行灵活的操作和分析。它的具体结构在...
Drop NaNs (column-wise) Hexbin Drop NaNs Pie Fill 0’s 其他作图工具 散点矩阵图Scatter matrix 可以使用pandas.plotting中的scatter_matrix来画散点矩阵图: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [83]: from pandas.plotting import scatter_matrix In [84]: df = pd.DataFrame(np.ra...
"ffill 向前填充 - forward-fill"obj3.reindex(range(6), method='ffill') 'ffill 向前填充 - forward-fill'0blue1blue2purple3purple4yellow5yellowdtype:object With DataFrame, reindex can alter either the(row) index, columns, or both. When passed only a sequence, it reindexes the rows in the...
Pandas之DataFrame——Part 3 '''【课程2.14】 数值计算和统计基础 常用数学、统计方法''' # 基本参数:axis、skipna import numpyasnp import pandasaspd df= pd.DataFrame({'key1':[4,5,3,np.nan,2],'key2':[1,2,np.nan,4,5],'key3':[1,2,3,'j','k']},...
value_counts 如果想升序排列,设置参数 ascending = True。print(df[‘区域’].value_counts(ascending=True)) 如果想得出计数占比,可以加参数 normalize=True: 我的例子: 对行和列分别求非0的个数,并增加一行或列。 df_species['Total_hit'] = df_species.apply(lambda x : len(uniq_ids)-x.value_coun...
Suppose we are given with a dataframe with multiple columns. We need to filter and return a single row for each value of a particular column only returning the row with the maximum of a groupby object. This groupby object would be created by grouping other particular columns of the data ...