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(numpy 数组)。 DataFrame.index 返回DataFrame 的行索引。
index DataFrame的索引(行标签)。 loc 按标签或布尔数组访问一组行和列。 ndim 返回表示轴数/数组维度的整数。 shape 返回表示DataFrame的维度的元组。 size 返回表示对象中元素数量的整数。 style 返回一个Styler对象。 values 返回DataFrame的Numpy表示。 方法: 方法描述 abs() 返回每个元素的绝对值的Series/DataFra...
pd.DataFrame(data,columns=['two','one'])#指定显示顺序#执行结果two one 04 1 1 3 2 2 2 3 3 1 4#注意:columns一定要是key值中的,才能匹配的到,不然会报错第二种:pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3],index=['b','a','c'...
行索引：index列索引：columns值：values（NumPy的二维数组）2.DataFrame的创建最常见的方法是传递一个字典...
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], ...
df1.set_index(['城市','大学','专业','年份']).unstack().unstack() 以上两种方式结果相同,均可从原数据中抽取列维度数据并设置为行列的多级索引。 2、多层级索引筛选 通过MultiIndex访问dataFrame的好处是,可以很容易地一次引用所有层次(可能会省略内部层次),语法简单方便。
In[1]: import pandas as pd import numpy as np pd.options.display.max_columns = 40 1. 选取多个DataFrame列 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/m...
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'...
Calling reindex on this Series rearranges(重排列) the data according to the new index, introducing missing values if any index values were not already present: -> 更新索引, 如没有对应到值, 则为缺失NaN obj2=obj.reindex(['a','b','c','d','e']) ...