以下是 Pandas DataFrame 的常用 API 手册:DataFrame 构造函数方法 pd.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy) 创建一个 DataFrame 对象,支持自定义数据、索引、列名和数据类型。DataFrame 属性属性描述 DataFrame.values 返回DataFrame 的数据部分(nu
这些操作对行(index)、列(columns)索引均适用。 01 按层级查询索引 get_level_values可以对指定层级索引查询,level指定层级。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 按层级获取索引 df.index.get_level_values(level=1)# 查找行的二级索引 df.index.get_level_values(level=0)# 查找行的一级...
——相当于生成的对象里,只有一个index和一列数据,这不恰恰就是Series这种数据结构吗?只有index和values两个参数。 所以啊,以后再遇到groupby中,as_index默认为True,且后面只取一列的表达,你们就要意识到,生成的对象不再是之前的DataFrame,而会变成Series! 那既然是Series,我取里面的数据作为图表数据时,取得肯定是...
# 访问 DataFrame 中的所有值 all_values = df.values all_values # 输出 array([[100, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c']], dtype=object) 通过列名可以访问列值: # 访问 DataFrame 中的特定列的值 column_values = df['A'] column_values # 输出 row1 100 row2 2 row3 3 Name: A, dtype: ...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.get_values方法的使用。
#Series.values和Series.index,分别查询值和索引 print(Series[:2]) def dataframDemo(): # DataFrame:一维数据类型进行创建、二维ndarray创建、外部输入读取文件等手段,如csv、excel等文件 data ={'pop':(1,2,3,4),#[1,2,3,4] 'state':[5,8,7,8], ...
3 7dtype: int64#将数组索引以及数组的值打印出来,索引在左,值在右,由于没有为数据指定索引,于是会自动创建一个0到N-1(N为数据的长度)的整数型索引,取值的时候可以通过索引取第二种:pd.Series([4,5,6,7,8],index=['a','b','c','d','e'])#index索引是用[]#执行结果a 4b5c6d7e8dtype: int64...
3.13 sort_values() --- 根据元素值进行排序 参数: by:指定排序参照的字段 ascending:True为升序(默认),False为降序 axis:排序的方向, 0 - 对行进行排序(默认),1 - 对列进行排序 3.13.1 升序 data = np.floor(np.random.normal(85, 3, (4,3)))df = pd.DataFrame(data, index=['a','b','c'...
lc=pd.DataFrame(pd.read_csv('LoanStats3a.csv',header=1)) 1. 2. 3. 创建简单的数据透视表 我们选择Lending Club数据表中的贷款期限和贷款总额字段来创建一个简单的数据透视表。按贷款期限维度对贷款总额进行聚合,将贷款期限字段(term)放在行索引lndex中,贷款总额字段 (loan_amnt)放在值values中,生成按不同...
接下来,我们可以使用Pandas提供的方法来获取Dataframe中的值。以下是一些常用的方法: 使用列名获取列的值:可以使用df['column_name']来获取指定列的值。例如,df['name']将返回包含所有姓名的Series对象。 使用行索引和列名获取单个元素的值:可以使用df.loc[row_index, column_name]来获取指定行和列的值。例如,...