<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3140 entries, 0 to 3139 Data columns (total 4 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 city 3140 non-null object 1 companyFull
l = [np.array([1,2,3]),np.array([1,1,2]),np.array([1,1,2]),np.array([1,1,1])]df = pd.DataFrame(l)print(df)print()# 在原表上进行修改,无返回值# 不在原表上进行修改,会返回修改后的新表print(df.drop_duplicates(subset=[0,1], inplace=True, keep='last'))print()print(...
但是字典的 key 是无序的,所以我们又要用到刚才 Series 中的类似斱法加以解决:DF3 = pd.DataFrame(DF2, columns = ["nation", "capital", "GDP"])对应地,迓可以人为指定行标秩序。 DF4 = pd.DataFrame(DF2, columns = ["nation", "capital", "GDP"], index = [2, 0, 1]) 在DataFrame 中凿片...
DataFrame.reindex与axis=1或'columns'(0.21+) 然而,我们也有reindex,在最近的版本中你指定axis=1删除: df.reindex(cols_to_keep, axis=1) # df.reindex(cols_to_keep, axis='columns') # for versions < 0.21, use # df.reindex(columns=cols_to_keep) 3 5 A x x B x x C x x 在旧版本上,...
Memory usage of DataFrame columns. 类型转换 方法 描述 DataFrame.astype(dtype[, copy, errors]) 转换数据类型 DataFrame.copy([deep]) 复制数据框 DataFrame.isnull() 以布尔的方式返回空值 DataFrame.notnull() 以布尔的方式返回非空值 索引和迭代
Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解 --- 目录 Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解 前言...keep:有三个可选参数,分别是 first、last、False,默认为 first,表示只保留第一次出现的重复项,删除其余重复项,last 表示只保留最后一次出现的重复项,False 则表示删除所有重复项....
dataframe pandas 常用函数 bingo 4 人赞同了该文章 ###获取数据长度 len(df) ##获取数据的行数和列数 nrow,ncol= df.shape ##查看部分数据 df.head(5) ##查看数据格式 df.dtype ## 获得数据index df.index ##获取数据列名 df.columns ##获取数据矩阵 df.values ##获取数据基础统计量 df.describe()...
上述数据源，先将一连串数据赋值给字典“测试数据_字典”，然后通过pandas.DataFrame方法将字典数据转成pandas对象“测试_p”。记住“测试_p”后续所有操作都基于此对象。3 行列操作 回忆一下，平时使用excel处理数据时，经常需要修改表头，删减某些列等这些常规操作，使用pandas同样可以实现。看看主要用法：Ø 获取...
DataFrame.nlargest(self, n, columns, keep='first') → 'DataFrame'[source] 返回按列降序排列的前n行。 以降序返回column中具有最大值的前n行。未指定的列也将返回,但不用于排序。 此方法等效于 ,但性能更高。df.sort_values(columns, ascending=False).head(n) ...
nsmallest(n, columns[, keep]) 按升序返回列排序的前n行。nunique([axis, dropna]) 计算请求轴上的不同观察值。pad([axis, inplace, limit, downcast]) DataFrame.fillna()的同义词,方法='ffill'。pct_change([periods, fill_method, limit, freq]) 当前元素与先前元素之间的百分比变化。pipe(func, *...