print(top_10_rows) 完整的代码示例如下: python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva', 'Frank', 'Grace', 'Heidi', 'Ivan', 'Judy', 'Kevin', 'Lisa'], 'Age': [24, 27, 22, 32, 25, 32, 29, 30, 35,...
# 对所有字段指定统一类型df = pd.DataFrame(data, dtype='float32')# 对每个字段分别指定df = pd.read_excel(data, dtype={'team':'string', 'Q1': 'int32'}) 1、推断类型 # 自动转换合适的数据类型df.infer_objects() # 推断后的DataFramedf.infer_objects()....
False, True, False, True] In [41]: use_expanding Out[41]: [True, False, True, False, True] In [42]: df = pd.DataFrame({"values": range(5)}) In [43]: df Out[43]: values 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4
#说明:上代码使用了DataFrame对象的fillna方法将空值处理为0,再使用astype方法将数据类型处理成整数。 print(pandas.crosstab(index=sales_area, columns=sales_month, values=sales_amount, aggfunc='sum').fillna(0).astype('i8')) ''' 月份1 2 3 4 ... 9 10 11 12 销售区域 ... 上海1679125 1689527...
df= pd.DataFrame({'key1':np.arange(10),'key2':np.random.rand(10)*10}) print(df) print('---') print(df.count(),'→ count统计非Na值的数量\n') print(df.min(),'→ min统计最小值\n',df['key2'].max(),'→ max统计最大值\n') print...
print(s) 输出: 9 1 2 3 4 5 6 7 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 8.0 dtype: float64 1.2 DataFrame DataFrame 是一个二维的表格结构,可以看作是多个 Series 的集合。以下是一个 DataFrame 的基本创建方法: 99 1 2 3
步骤10 创建一个名为day_stats的数据框去计算并存储所有location的风速最小值,最大值,平均值和标准差 In [ ] # 运行以下代码 # create the dataframe day_stats = pd.DataFrame() # this time we determine axis equals to one so it gets each row. day_stats['min'] = data.min(axis = 1) # mi...
print(first_rows) 1. 2. 3.1.2获取前三条信息 first_rows = food_info.head() print(food_info.head(3)) 1. 2. 3.2获取后面的信息 3.2.1获取后5条信息 first_rows = food_info.tail() print(first_rows) 1. 2. 3.2.2获取后三条信息,同理 ...
B C first 1 2.0 b'Hello' second 2 3.0 b'World' pd.DataFrame(data, columns...