out = df.groupby(['col0','name'], as_index=False).agg(col1=('col1','min'), col2=('col1','max')) 以另一种方式使用相同的代码: out = df.groupby(['col0','name'])['col1'].agg(['min','max']).set_axis(['col1','col2'], axis=1).reset_index() Output: col0 name ...
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...
(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)...
忽略NaN:可以使用DataFrame的max()、min()和mean()函数,它们会自动忽略NaN值并计算非NaN值的最大值、最小值和平均值。例如: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [3, np.nan, 5]}) max_value = df['A'].max() min...
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 ...
示例：import pandas as pddata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol', 'David'],'Age': [25, 30, 35, 40]}df = pd.DataFrame(data)styled_df = df.style.highlight_max(subset='Age', color='purple')styled_df输出结果：highlight_mindf.style.highlight_min(subset, color)该函数用于突出...
#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、DataFrame 的常用操作 # 通过 DataFrame 构造数据框d = [[1.0,2.2,3,4],[1,2,3,4],[7,8,9,0],[3,5,7,9]]print(d) df = pd.DataFrame(d)print(df)# index 修改行名称,columns 修改列名称df = pd.DataFrame(d, index=['a','b','c','d'], columns=['A','B','C','D'])...
head会显示dataframe的前几行,后几行: printdf.describe()printdf.head()printdf.tail(10) 单独计算某列的统计值 df['one'].sum() df['one'].mean() df['one'].count() df['one'].max() df['one'].min() 查看dataframe的数据类型: print(...