Pandas 基于两种数据类型,series 和 dataframe。 series 是一种一维的数据类型,其中的每个元素都有各自的标签。你可以把它当作一个由带标签的元素组成的 numpy 数组。标签可以是数字或者字符。 通俗的理解就是 带有标签的行 或者带有标签的列。 dataframe 是一个二维的、表格型的数据结构。Pandas 的 dataf
# 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 ...
>>>type(movies.loc[:,["director_name"]])<class'pandas.core.frame.DataFrame'>>>type(movies.lo...
为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。 这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就不得不提到pandas中的另一个数据结构:Index,例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构...
ipython中显示dataframe中全部的列与行设置 pd.set_option('max_columns', 1000) pd.set_option('max_rows', 1000) 去重 df.drop_duplicates(["Seqno"],keep="first").head() df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
dataFrame 是一个带有索引的二维数据结构,每列可以有自己的名字,并且可以有不同的数据类型。你可以把它想象成一个 excel 表格或者数据库中的一张表DataFrame是最常用的 Pandas 对象。 二、数据框的创建 1.字典套列表方式创建 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 index = pd.Index(data=["Tom", "Bo...
[例 2] 创建 DataFrame 数据对象 程序清单如下。 # 导入 pandas 库 import pandas as pd # 导入 NumPy 库 import numpy as np # 通过列表数据创建 # columns: 列数据标签 # index: 行数据标签 s_data = pd.DataFrame([[5.1,3.5,1.4,0.2], [6.1,3.7,4.1,1.5], [5.8,2.7,5.1,1.9]], columns=['...
方法描述Axesindex: row labels;columns: column labelsDataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵DataFrame.dtypes返回数据的类型DataFrame.ftypesReturn the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in this object.DataFrame.get_dtype_counts()返回数据框数据类型的个数DataFrame.get_ftype_counts()Return th...
(f, axis="columns") File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/frame.py:10374, in DataFrame.apply(self, func, axis, raw, result_type, args, by_row, engine, engine_kwargs, **kwargs) 10360 from pandas.core.apply import frame_apply 10362 op = frame_apply( 10363 self, 10364 func=func, ...
as_matrix([columns]) #转换为矩阵 DataFrame.dtypes #返回数据的类型 DataFrame.ftypes #返回每一列的 数据类型float64:dense DataFrame.get_dtype_counts() #返回数据框数据类型的个数 DataFrame.get_ftype_counts() #返回数据框数据类型float64:dense的个数 DataFrame.select_dtypes([include, include]) #根据...