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
Write a Pandas program to display the first 10 rows of the DataFrame. Sample Solution: Python Code : importpandasaspd df=pd.read_csv('movies_metadata.csv')#Display the first 10 rowsresult=df.head(10)print("First 10 rows of the DataFrame:")print(result) Copy Sample Output: First 10 rows...
# 分组聚合 start = time.time() pdf_grouped = pdf.groupby('event_type')['price'].mean() pandas_groupby_time = time.time() - start start = time.time() gdf_grouped = gdf.groupby('event_type')['price'].mean() cudf_groupby_time = time.time() - start print(f"Pandas GroupBy 时间:...
# importing pandas as pdimportpandasaspd# importing numpy as npimportnumpyasnp# dictionary of listsdict={'First Score':[100,90,np.nan,95],'Second Score':[30,45,56,np.nan],'Third Score':[np.nan,40,80,98]}# creating a dataframe from listdf=pd.DataFrame(dict)# using isnull() funct...
dataframe 新增单列 assign方法 dataframe assign方法,返回一个新对象(副本),不影响旧dataframe对象 import pandas as pd df...= pd.DataFrame({ 'col_1': [0, 1, 2, 3], ...
Pandas中一共有三种数据结构,分别为:Series、DataFrame和MultiIndex(老版本中叫Panel )。 其中Series是一维数据结构,DataFrame是二维的表格型数据结构,MultiIndex是三维的数据结构。 1.2.1 Series Series是一个类似于一维数组的数据结构,它能够保存任何类型的数据,比如整数、字符串、浮点数等,主要由一组数据和与之相关的...
Write a Pandas program to get the first 3 rows of a given DataFrame. Sample Python dictionary data and list labels: exam_data = {'name': ['Anastasia', 'Dima', 'Katherine', 'James', 'Emily', 'Michael', 'Matthew', 'Laura', 'Kevin', 'Jonas'], 'score': [12.5, 9, 16.5, np....
# 直接对DataFrame迭代for column in df:print(column) 07、函数应用 1、pipe() 应用在整个DataFrame或Series上。 #对df多重应用多个函数f(g(h(df), arg1=a), arg2=b, arg3=c)# 用pipe可以把它们连接起来(df.pipe(h).pipe(g, arg1=a).pipe(f, arg2=b, a...
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
#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...