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...
数据创建与基本信息1. __init__方法用处:初始化DataFrame对象。语法规范: pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) data:数据,可以是数组、系列、字典或另一个DataFra…
df.loc[[1],:] # get the row whose index is 1; return as a dataframe 但是使用 query() 方法,使得事情变得更加直观: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.query('index==1') 结果如下 如果要检索索引值小于 5 的所有行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释...
Pandas有三种数据结构Series、DataFrame和Panel。 Series类似于数组,DataFrame类似于表格,而Panel则可以视为Excel的多表单Sheet。 1:Series Series 是一种一维数组对象,包含了一个值序列,并且包含了数据标签,称为索引(index),通过索引来访问数组中的数据。 Series的创建 1)通过列表创建 2)通过字典创建 通过列表创建 imp...
from_records(data[, index, exclude, ...]) 将结构化或记录ndarray转换为DataFrame。 ge(other[, axis, level]) 获取DataFrame和other的大于等于,逐元素执行(二进制运算符ge)。 get(key[, default]) 获取给定键的对象项(例如DataFrame列)。 groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...]) 使用映射...
pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner['category']),index=df_inner.index,columns=['category','size'])) 8、将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True) ...
1. 索引(index) pandas中有两种类型的索引:行标签和列标签。 行标签是用于访问行数据的,通常用于表示时间序列数据或唯一标识符。 列标签是用于访问列数据的,通常用于表示变量或特征。 1.1 默认索引 默认情况下,行标签和列标签都是从0开始的数字。 df = pd.DataFrame( ...
这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就不得不提到pandas中的另一个数据结构:Index,例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构。既然是数据结构,就必然有数据类型dtype属性,例如数值型、字符串型或时间类型等,其类型绝大多数场合并不是我们关注的主体,但有些时候值得注意,如后文中...
query() Query the DataFrame radd() Reverse-adds the values of one DataFrame with the values of another DataFrame rdiv() Reverse-divides the values of one DataFrame with the values of another DataFrame reindex() Change the labels of the DataFrame reindex_like() ?? rename() Change the lab...
df = pd.DataFrame(c) print(df.age == 18) print("15,---") # 多逻辑判断 print(df.query("(age == 18) & (sex == 'male')")) print("16,---") #加1 df.age = df.age + 1 print(df.age) print("17,---") # 大于 print(df.age...