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
bins=20) # 2.1 添加刻度线 max_ = df["Rating"].max() min_ = df["Rating"].min() x_ticks = np.linspace(min_, max_, num=21) plt.xticks(x_ticks) # 2.2添加网格线 plt.grid() # 3.显示 plt.show()
DataFrame提供了丰富的聚合函数和统计方法，可以对数据进行汇总和计算。这些函数可以帮助你快速得到数据的统计信息，为进一步的分析提供支持。示例代码为：# 计算年龄列数据的平均值、最大值、最小值等统计信息 df['age'].mean() # 计算平均值 df['age'].max() # 计算最大值 df['age'].min() ...
(6,3)))df = pd.DataFrame(data)print(df)print()# 默认计算每列的最值print(df.max())print(df.min())print()# axis 可以指定计算的方向,默认 axis=0 计算每列的最值print(df.max(axis=0))print(df.min(axis=0))print()# 计算每行的算数平均数print(df.max(axis=1))print(df.min(axis=1)...
Pandas DataFrame API 手册 DataFrame 是一个二维标签化数据结构,你可以将其想象为一个 Excel 电子表格或者 SQL 表,或者是一个字典类型的集合。 以下是 Pandas DataFrame 的常用 API 手册: DataFrame 构造函数 方法 描述
找出最大值和最小值是常见的分析步骤,下面扩展了DataFramePretty类,增加一个min_max_cols属性, 用来标记需要高亮最大最小值的列。 classDataFramePretty(object):def__init__(self, df: pd.DataFrame, min_max_cols=[]) ->None: self.data = df ...
统计函数:可以使用DataFrame的统计函数进行描述性统计,如mean()、median()、min()、max()、std()、var()等。 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], ...
#我们可以通过DataFrame对象的方法: # mean、max、min、std、var等方法分别获取每个学生或每门课程的平均分、最高分、最低分、标准差、方差等信息, # 也可以直接通过describe方法直接获取描述性统计信息 print(df.mean()) print(df.mean(axis=1)) # axis=1表示按行计算 print(df.var()) # 方差 print(df...
1.组建方法——pd.DataFrame pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) data= 数据 index= 索引,即行名、行表头 columns= 列名、列表头 使用前要执行前面的import pandas as pd 2.用字典型数据组建——pd.DataFrame 方法基本同上,因为字典型自...
一个DataFrame对象调用apply时,数据处理函数作用于该DataFrame的每一行或者每一列上,即作用对象是一个Series,实现从一个DataFrame转换到一个Series上; 一个DataFrame对象经过groupby分组后调用apply时,数据处理函数作用于groupby后的每个子dataframe上,即作用对象还是一个DataFrame(行是每个分组对应的行;列字段少了groupby的...