pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) 参数注释: data:ndarray、list 或dict index:行索引 columns:列名列表 除了基础构造函数之外,还有DataFrame.from_records和DataFrame.from_dict,专门用于从元组 和 字典中创建数据框。 通常情况下,我们使用pd.DataFrame()函数来创建数据框,当然也可以根据需要使用...
预备知识:NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray。其由两部分组成:实际的数据、描述这些数据的元数据 此外小编为你准备了:Python系列 开始使用pandas,你需要熟悉它的两个重要的数据结构: Series:是一个值的序列,它只有一个列,以及索引。 DataFrame:是有多个列的数据表,每个列拥有一个 label,当然,DataFrame 也有...
DataFrame常见的属性及其说明如下: values:以ndarray的格式返回DataFrame对象所有的元素 index:但会DataFrame对象的Index columns:返回DataFrame对象所有的列标签 dtypes:返回DataFrame对象的数据类型 axes:返回DataFrame对象的轴标签 ndim:返回DataFrame的维度 size:返回DataFrame对象的个数 shape:返回DataFrame的形状 访问DataFrame...
DataFrame.head([n]) 返回前n行数据 DataFrame.at 快速标签常量访问器 DataFrame.iat 快速整型常量访问器 DataFrame.loc 标签定位 DataFrame.iloc 整型定位 DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) 在特殊地点插入行 DataFrame.iter() Iterate over infor axis ...
返回:ndarray、标量、pandas对象。根据表达式计算列关系,可以指定列名生成新列。 # 直接使用列名,返回seriesdf.eval('语文 + 数学')# 生成新列,返回DataFramedf.eval('e1 = 语文 + 数学')# df.eval('e1 = 语文 + 数学',inplace=True) 立即生效# 生成两列,有依赖关系,必须用三引号df.eval("""c2 = 语...
返回:ndarray、标量、pandas对象。根据表达式计算列关系,可以指定列名生成新列。 # 直接使用列名,返回series df.eval('语文 + 数学') # 生成新列,返回DataFrame df.eval('e1 = 语文 + 数学') # df.eval('e1 = 语文 + 数学',inplace=True) 立即生效 ...
不过在实际应用中,我们很少使用ndarray来定义异构的数据类型,而是使用pandas中的Series和DataFrame来操作。 ndarray的性能优势 一、内存块风格: 这是因为ndarray中的所有元素的类型都是相同的,而Python列表中的元素类型是任意的,所以ndarray在存储元素时内存可以连续,而python原生lis就t只能通过寻址方式找到下一个元素,这虽...
DataFrame是一个二维数据结构，将多个Series按列合并。每一列单独是一个Series，与SQL数据库中的数据类似。DataFrame允许方便地处理不同类型的列，而NumPy的matrix更适合处理全是浮点数的情况。以下是将DataFrame转换为ndarray的四种方法：as_matrix()、values属性、array()和to_numpy()。这些方法允许我们根据...
data : ndarray或者dataframe items : 索引或类似数组的对象,axis=0 major_axis : 索引或类似数组的对象,axis=1 minor_axis : 索引或类似数组的对象,axis=2 class pandas.Panel(data=None, items=None, major_axis=None, minor_axis=None) p = pd.Panel(data=np.arange(24).reshape(4,3,2), items=lis...