python-数据分析-Pandas-3、DataFrame-数据重塑 在完成数据加载之后,我们可能需要对事实表和维度表进行连接,这是对数据进行多维度拆解的基础; 我们可能从不同的数据源加载了结构相同的数据,我们需要将这些数据拼接起来;我们把这些操作统称为数据重塑。 当然,由于企业的信息化水平以及数据中台建设水平的差异,我们拿到的...
2.5.3、返回DataFrame的array形式:values 返回值类型为numpy.ndarray 只返回DataFrame中的值,而不返回label行和列。 官方文档中推荐用df.to_numpy()代替。 三种将DataFrame转化为ndarray的方法: #假设df是一个DataFrame#df→ndarraydf_array=df.values df_array=df.to_numpy() df_array=np.array(df) 2.5.4、检...
# 将字典转换为 DataFrame df=pd.DataFrame(data) # 选择两列 print(df[['Name','Qualification']]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 输出: 列添加: 为了在 Pandas DataFrame 中添加列,我们可以将新列表声明为列并添加到现有数据框。 AI检测代码解析 # Import pandas pack...
在Python 3.x中,要在Pandas DataFrame上应用lambda函数,你可以使用applymap()方法。这个方法会对DataFrame中的每个元素应用指定的函数。下面是一个简单的示例: import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} ...
python python-3.x pandas function dataframe import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() # 或者使用字典创建DataFrame data = {'column1': [value1, value2], 'column2': [value3, value4]} df = pd.DataFrame(data) # 或者从列表创建DataFrame data = [[value1, value2]...
DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共用同一个索引)。跟其他类似的数据结构相比(如R的data.frame),DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。其实,DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。 导入基本python库: import numpy as np...
#DataFrame数据:df#第一个参数是说把dataframe写入到D盘下的a.csv文件中,参数sep表示字段之间用’,’分隔,header表示是否需要头部,index表示是否需要行号。df.to_csv('D:\\a.csv', sep=',', header=True, index=True) 1. 2. 3. 3,写入json文件 ...
在dataframe上apply方法,可以看到最后打印出来的是我们需要的数据,最大值和最小值的差: axis这个参数,等于0指行,等于1指列,我们一般只用0和1,这边0就是指把函数apply到行上面 我们这次在列上apply一下方法,前提是index/row部分必须要有一些字符串的标记,这里用颜色: ...
如输出图像所示,由于两次都只有一个参数,因此返回了两个系列。 有关更多示例,请参阅Pandas 使用 .locRow Addition提取行:为了在 Pandas DataFrame 中添加一行,我们可以将旧数据帧与新数据帧连接。 # importing pandas module import pandas as pd # 制作数据框 df = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Nam...
DataFrame 可以容纳不同类型的数据,包括整数、浮点数、字符串、布尔值等。 (1)基本特性: (1)大小可变:DataFrame 的每一列可以是不同的数据类型。 (2)自动对齐:DataFrame 在索引上自动对齐,即每一列的索引都是对齐的。 (3)可以包含缺失数据:Pandas 可以处理缺失或缺失的数据,使用 NaN(Not a Number)表示。 (...