pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
有时候DataFrame中的行列数量太多,print打印出来会显示不完全。就像下图这样: 列显示不全: 行显示不全: 添加如下代码,即可解决。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置valu...
二、dataframe插入列/多列 添加一列数据,,把dataframe如df1中的一列或若干列加入另一个dataframe,如df2 思路:先把数据按列分割,然后再把分出去的列重新插入 df1 = pd.read_csv(‘example.csv’) (1)首先把df1中的要加入df2的一列的值读取出来,假如是’date’这一列 date = df1.pop(‘date’) (2)将这...
c 8 9 10 11'''#DataFrame基础属性print('索引',df.index)#行索引 Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')print('列',df.columns)#列索引 Index(['w', 'x', 'y', 'z'], dtype='object')print('值',df.values)#对象值 二维ndarray数组print('形状',df.shape)#行数,列数 (3, 4)...
print(df_data.valid) 1. 或者 print(df_data['valid']) 1. 1.2 遍历DataFrame itertuples 按行遍历 import pandas as pd df_data = pd.read_csv('my_dataset\wx_data\PeMSD8\PeMSD8.csv', nrows=2934) for i in df_data.itertuples(): ...
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...
stack()和unstack(): 在列和行之间转换数据。2.多列操作 apply(): 对 DataFrame 的行或列应用函数...
DataFrame 添加列,只需要新建一个列索引,并对该索引下的数据进行赋值操作即可。 l = [['zs', 12],['ls', 23],['ww', 22]]df1 = pd.DataFrame(l,columns=['name', 'age'],index=['a', 'b', 'c'])print(df1)print()# Series 需要设置索引df1['gender'] = pd.Series(['m','m','m'...
df= pd.DataFrame(a, columns=['one','two','three'])printdf out: one two three 02 1.2 4.2 1 0 10 0.3 2 1 5 0 用numpy的矩阵创建dataframe array = np.random.rand(5,3) df= pd.DataFrame(array,columns=['first','second','third']) ...
DataFrame的列也可以有多层索引。 # 创建多层列索引columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('Metrics','Score'),('Metrics','Weight'),('Info','Name')])data=[[85,0.5,'Alice'],[90,0.6,'Bob'],[78,0.4,'Charlie']]multi_col_df=pd.DataFrame(data,columns=columns)print(multi_col_df)""" ...