fromdataclassesimportmake_dataclassPoint=make_dataclass("Point",[("x",int),("y",int)])pd.DataFrame([Point(0,0),Point(0,3),Point(2,3)])xy000103223 从Series/DataFrame构造DataFrame ser=pd.Series([1,2,3],index=["a","
字典键变DataFrame的列名 df = pd.DataFrame(data=Student_dict, index=['a','b','c','d']) d...
DataFrame、Index、Column、Axis、数据和缺失值是Pandas中非常重要的概念，熟练掌握它们将有助于你进行数据处理和分析。
DataFrame是一个【表格型】的数据结构,可以看做是【由Series组成的字典】(共用同一个索引)。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引,也有列索引。 行索引:index 列索引:columns 值:values(numpy的二维数组) 1、DataFrame的创建 最常用的方法是传...
DatetimeIndex:时间戳索引容器,当DataFrame/Series的索引为Timestamp对象时自动生成,支持df.index.year快速提取时间组件 Period:表示时间区间的特殊类型,如pd.Period('2025-06', freq='M')创建六月整月对象 Timedelta:时间间隔类型,支持pd.Timedelta(days=2, hours=3)格式化创建 ...
In [7]: df.info(memory_usage="deep") <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 5000 entries, 0 to 4999 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 int64 5000 non-null int64 1 float64 5000 non-null float64 2 datetime64[ns] 5000...
Pandas 中 DataFrame 基本函数整理 简介 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来...
DatetimeIndex:时间戳索引容器,当DataFrame/Series的索引为Timestamp对象时自动生成,支持df.index.year快速提取时间组件 Period:表示时间区间的特殊类型,如pd.Period('2025-06', freq='M')创建六月整月对象 Timedelta:时间间隔类型,支持pd.Timedelta(days=2, hours=3)格式化创建 ...
# Creating the patient_name column in the df data frame df[“patient_name”] = names # Observe the result df.head() Alternatively, you can use the map function to add a new column in thedfdataframe. This can be performed using the following code: ...
在设计pandas DataFrame样式时,可以通过设置index的起始值来让索引从1开始。下面是一种实现方法: ```python import pandas as pd # 创建一个示例Da...