import pandas as pd # 示例数据,包含列表 data = { 'A': [[1, 2], [3, 4], [5, 6]], 'B': [[7, 8], [9, 10], [11, 12]] } df = pd.DataFrame(data) # 假设要查找值为5的列名 value_to_find = 5 columns_with_value = df.columns[df.applymap(lambda x: value_to_find ...
DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构,类似于一个二维的表格或数据库中的数据表。 DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。 DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。 DataFrame 提供了各种...
insert(loc, column, value[, allow_duplicates]) 在指定位置插入列到DataFrame中。 interpolate([method, axis, limit, inplace, ...]) 使用插值方法填充NaN值。 isetitem(loc, value) 在位置loc的列中设置给定值。 isin(values) 检查DataFrame中的每个元素是否包含在值中。 isna() 检测缺失值。 isnull() ...
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...
map(func):将Series中的元素,每个都当做func的参数使用一遍,返回执行结果组成的Series unique():类似于sql中的distinct isnull()/notnull():返回一个布尔型索引 order():对值进行排序。 order_value():对索引进行排序。 unstack()方法:将Series的层次索引转换成列索引,变成一个DataFrame。
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...
要更改Pandas DataFrame中的列值,可以使用多种方法,包括以下几种常见的方式: 使用列索引直接赋值:可以通过列索引直接给某一列或多列赋新的值。例如,df['column_name'] = new_values,其中'column_name'是待更改的列名,new_values是一个与该列等长的数组或Series,可以将该列的所有元素同时更改为新的值。
如何在DataFrame中使用lambda函数? 在Pandas中,DataFrame的索引可以使用map函数进行转换。map函数允许你将一个函数应用于DataFrame索引的每个元素,从而创建一个新的索引或转换现有索引。 基础概念 DataFrame是Pandas库中的一种数据结构,用于表示表格数据,类似于电子表格或SQL表。DataFrame有一个索引(Index),它是数据行...
data = pd.DataFrame({'c1': c1, 'c2': c2, 'c3': c3}) newdata = data.iloc[:, [0, 1]] print(newdata) 1. 2. 3. 2.根据列内元素过滤数据 根据列中元素过滤数据,平时也使用非常多。下面我们看看如何根据列中元素来过滤数据。 2.1 根据[]过滤数据 ...
data:一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。 index:索引值,或者可以称为行标签。 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。 DataFrame获取元素的经典实例 实例1