df=pd.DataFrame({'category':['A','B','A','B','A','B'],'value':[10,20,15,25,12,22]})# 使用 as_index=Falseresult1=df.groupby('category',as_index=False)['value'].mean()# 使用 reset_index()result2=df.groupby('category')
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
——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...
02.dataframe转置、排序 1.转置 df.T 2.按行名或列名排序——df.sort_index df.sort_index(axis=0,ascending=True) axis= 0 为按行名排序;1 为按列名排序 ascending= True 为升序; False 为降序 3.按值排序——df.sort_index df.sort(by=, ascending=True) by= 按哪一列的值排序,默认是按行标签排...
默认情况下,返回的 Series 中显示 DataFrame 索引的内存使用情况,可以通过传递 index=False 参数来抑制索引的内存使用情况: In [10]: df.memory_usage(index=False) Out[10]: int64 40000 float64 40000 datetime64[ns] 40000 timedelta64[ns] 40000 complex128 80000 object 40000 bool 5000 categorical 9968 dt...
columns:列标签,默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) dtype:数据类型 copy:拷贝数据,默认为 False 下面是我们的一个简单实例: import pandas as pd data = [['Muller',33],['Sane',27],['Reus',30]] df = pd.DataFrame(data,columns=['Player','Age'],dtype=float) ...
DataFrame提供了读写数据的便捷方法，支持多种格式的数据导入导出，如CSV、Excel、SQL等。本例演示从csv文件中读写数据。比如：# 从CSV文件读取数据到DataFrame df = pd.read_csv('data.csv') print(df) # 将DataFrame数据写入Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', index=False)数据清洗与处理 在数据...
Pandas DataFrame 分组的组数 # df 按照A列的值进行分组,得到多少组数据 gf_num = df.groupby("A").ngroups Pandas 读中文excel df = pd.read_excel('data.xlsx') df = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl') Pandas 写中文excel df.to_excel('输出文件.xlsx', index=False, encoding='utf...
DataFrame(data) 现在,我们将该 DataFrame 输出为 HTML,同时设置 index=False 参数: 代码语言:javascript 复制 html_output = df.to_html(index=False) print(html_output) 这将生成如下 HTML 代码,其中不包含索引列: 代码语言:javascript 复制 Name Age City Alice 25 New York Bob 30 San Fr...
two False three True four True five True Name: pop, dtype: bool>>> df.loc[df['pop']>=2] year state pop three2002 Ohio 3.6four2001 Nevada 2.4five2002 Nevada 2.9 五,遍历DataFrame DataFrame是一个二维结构,既可以逐列遍历数据框,也可以逐行遍历数据框。