# 构造行索引序列 subjects = ["语文", "数学", "英语", "政治", "体育"] # 构造列索引序列 stu = ['同学' + str(i) for i in range(score_df.shape[0])] # 添加行索引 data = pd.DataFrame(score, columns=subjects, index=stu) 结果: 2、DataFrame的属性 (1)shape data.shape # 结果 ...
如何在Pandas中对整个DataFrame进行操作? 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[1]: import pandas as pd import numpy as np pd.options.display.max_columns = 40 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.rea...
10,120,15],[150,20,130,18]]df_wide=pd.DataFrame(data_multiindex,index=['StoreA','StoreB'],columns=header)print("原始宽格式 DataFrame (多级列索引):\n",df_wide)# 使用stack()将最内层的列索引级别(Sales,Profit)堆叠到行索引
6.3 多层索引的列 DataFrame的列也可以有多层索引。 # 创建多层列索引columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('Metrics','Score'),('Metrics','Weight'),('Info','Name')])data=[[85,0.5,'Alice'],[90,0.6,'Bob'],[78,0.4,'Charlie']]multi_col_df=pd.DataFrame(data,columns=columns)print(multi_co...
获取dataframe的columns方法总结。 创建dataframe df = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], columns=list("ABC")) 结果如下: A B C 0 1 2 3 最常用的方法 col = df.columns # 获取到的col是<class 'pandas.core.indexes.base.Index'> 结果如下: Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object') 这种方法...
DataFrame()函数的参数index的值相当于行索引,若不手动赋值,将默认从0开始分配。columns的值相当于列索引,若不手动赋值,也将默认从0开始分配。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data={'性别':['男','女','女','男','男'],'姓名':['小明','小红','小芳','大黑','张三'],'年...
() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 7290 entries, 0 to 7289 Data columns (total 11 columns): 日期 7290 non-null datetime64[ns] 订单号 7290 non-null int64 区域 7290 non-null object 客户性别 7281 non-null object 客户年龄 7285 non-null float64 商品品类 7286 non-null ...
# 创建一个大型DataFramelarge_df=pd.DataFrame(np.random.randn(100,10))# 设置最大显示行数和列数pd.set_option('display.max_rows',10)pd.set_option('display.max_columns',5)print("\n限制显示行列:\n",large_df)# 显示所有行列pd.set_option('display.max_rows',None)pd.set_option('display.ma...
# Create a DataFrame showing differences as 'ID: Column: Value1 <> Value2' diff_df = df1.loc[common_index][differences].stack().reset_index() diff_df.columns = ['ID', 'Column', 'Difference'] diff_df['Difference'] = diff_df['Column'] + ': ' + diff_df['Difference'].astype(...
pandas Dataframe more filter multiple filter all_data_return_scrap.loc[ ~((all_data_return_scrap.RACK_INFO.str.startswith('a', na=False)) | (all_data_return_scrap.RACK_INFO.str.startswith('c', na=False)) | (all_data_return_scrap.RACK_INFO.str.startswith('d', na=False))...