1. 识别缺失值：Pandas使用`NaN`（Not a Number）来表示数据中的缺失值。要识别这些缺失值，可以使用`isna()`或`isnull()`函数。这两个函数返回一个与原数据具有相同形状的布尔值DataFrame，其中True的位置表示存在缺失值。import pandas as pd # 示例数据 data = {'A': [1, 2, None], 'B':
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.drop() 删除指定的行或列。 DataFrame.rename() 重命名行索引或列名。 DataFrame.set_index() 将指定列设置为索引。 DataFrame.reset_index() 重置索引。 DataFrame.sort_values() 按值排序。 DataFrame.sort_index() 按索引排序。 DataFrame.replace() 替换DataFrame 中的值。 DataFrame.append() 追加...
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...
在Pandas中,DataFrame的列具有特定的数据类型,例如整数、浮点数、字符串等。一旦创建了DataFrame并指定了列的数据类型,通常情况下是无法直接更改列的数据类型的。这是因为Pandas在内部使用了高效的数据存储和处理机制,为了保证性能和数据的一致性,对列的数据类型进行了限制。 然而,如果需要更改DataFrame列的数据类型,可以...
DataFrame()函数的参数index的值相当于行索引,若不手动赋值,将默认从0开始分配。columns的值相当于列索引,若不手动赋值,也将默认从0开始分配。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 运行结果: df.values 返回ndarray类型的对象 ndarray类型即numpy的 N 维数组对象,通常将DataFrame类型的数据转换为ndar...
3.使用values属性(二维numpy数组) df2["Python"]["c"]--先列索引,后行索引 df2.loc["c"]["Python"]--先行索引,后列索引 # 【注意】 直接用中括号时: 索引表示的是列索引 切片表示的是行切片 3、DataFrame的运算 1、DataFrame之间的运算 同Series一样: ...
df.values 值 df.columns 列 df.index 行 df.shape 几行几列(行,列) df.size 大小,行数X列数 ,以上面的df为事例 5 DataFrame的级联与合并 级联:pd.concat,pd.append 合并:pd.merge,pd.join 5.1 级联 功能:根据指定的行或列进行值的拼接,不参与任何计算,只是把多个df变成1个 pd.concat()参数(objs,...
DataFrame.combine_first(other)Combine two DataFrame objects and default to non-null values in frame calling the method. 函数应用&分组&窗口 方法描述 DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …])应用函数 DataFrame.applymap(func)Apply a function to a DataFrame that is intended to operate elementwise...
3.18 pivot_table() --- 生成DataFrame对象的透视表 参数: index:分组所依据的列 values:指定需要聚合统计的列 columns:指定列,依据该列的每个值进行分列统计 margins:是否对透视表的每行每列进行汇总统计 aggfunc:聚合要执行的操作 # 根据 class_id 进行分组# 默认求分组后能进行均值计算的列的均值print(data...