在工程项目中,我们如果直接使用Pandas的方法pd.read_csv('file.csv')和pd.read_excel('file.xlsx')方法,这两个方法返回的数据就是DataFrame类型的数据,接下来我们来看看使用其他的方法如何进行DataFrame数据的创建。 1. 使用字典创建DataFrame 使用字典创建DataFrame是非常方便的,使用的方式如下: import pandas as pd...
DataFrame.sum() 返回每列的和。 DataFrame.mean() 返回每列的平均值。 DataFrame.median() 返回每列的中位数。 DataFrame.min() 返回每列的最小值。 DataFrame.max() 返回每列的最大值。 DataFrame.std() 返回每列的标准差。 DataFrame.var() 返回每列的方差。 DataFrame.count() 返回每列的非缺失值数量...
df1 = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4],'c2':[5,None,None,8],'c3':[10,12,None,16]}) print('df1.count():\n', df1.count()) print('df1.max():\n', df1.max()) print('df1.min():\n', df1.min()) print('df1.mean():\n', df1.mean()) print('df1.mean(axis=1...
DataFrame.ge(other[, axis, level])类似Array.ge DataFrame.ne(other[, axis, level])类似Array.ne DataFrame.eq(other[, axis, level])类似Array.eq DataFrame.combine(other, func[, fill_value, …])Add two DataFrame objects and do not propagate NaN values, so if for a DataFrame.combine_first(...
DataFrame # 显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) 创建构造方法介绍 ''' 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, …...
# File Size file_size_mb=os.path.getsize(file_name)/(1024*1024)return[format,compression,read_time,write_time,file_size_mb] 然后运行该函数并将结果存储在另一个Pandas Dataframe中。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 test_case=[['df.csv','infer'],['df.csv','gzip'],[...
Python pandas.DataFrame.max函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。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...
在这篇文章中,我们将了解 pandas 的内存使用,以及如何只需通过为列选择合适的数据类型就能将 dataframe 的内存占用减少近 90%。 处理棒球比赛日志 我们将处理 130 年之久的美国职业棒球大联盟(MLB)比赛数据,这些数据来自 Retrosheet:http://www.retrosheet.org/gamelogs/index.html。
df = pd.DataFrame(data=data) df_res = pd.DataFrame() names = df["name"].unique() for name in names: literals = df[df["name"] == name]["col0"].unique() for literal in literals: min_val = df[(df["name"] == name) & ...
使用size函数可以看到每个DataFrameGroupBy中根据主键分类后的个数: 4)遍历 循环即可: 1. for name,group in grouped_single: 2. print(name) 3. display(group.head()) 5)多级索引 通过给定level参数可以调整指向的索引为第几索引: 1. df2=df1.set_index(['人群类型','性别']) 2. df2.groupby(level=...