1. Query Query是pandas的过滤查询函数,使用布尔表达式来查询DataFrame的列,就是说按照列的规则进行过滤操作。 用法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.DataFrame.query(self,expr,inplace=False,**kwargs) 参数作用: expr:要评估的查询字符串; ...
Pandas DataFrame API 手册 DataFrame 是一个二维标签化数据结构,你可以将其想象为一个 Excel 电子表格或者 SQL 表,或者是一个字典类型的集合。 以下是 Pandas DataFrame 的常用 API 手册: DataFrame 构造函数 方法 描述
out = df.groupby(['col0','name'], as_index=False).agg(col1=('col1','min'), col2=('col1','max')) 以另一种方式使用相同的代码: out = df.groupby(['col0','name'])['col1'].agg(['min','max']).set_axis(['col1','col2'], axis=1).reset_index() Output: col0 name ...
Python pandas.DataFrame.max函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的...
DataFrame.query(expr[, inplace])Query the columns of a frame with a boolean expression. 二元运算 方法描述 DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value])加法,元素指向 DataFrame.sub(other[, axis, level, fill_value])减法,元素指向 DataFrame.mul(other[, axis, level, fill_value])乘法,元素指...
处理缺失数据:DataFrame可以包含缺失数据,Pandas 使用NaN(Not a Number)来表示。 数据操作:支持数据切片、索引、子集分割等操作。 时间序列支持:DataFrame对时间序列数据有特别的支持,可以轻松地进行时间数据的切片、索引和操作。 丰富的数据访问功能:通过.loc、.iloc和.query()方法,可以灵活地访问和筛选数据。
# 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()....
DataFrame.dtypes 返回数据的类型 DataFrame.ftypes Return the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in this object. DataFrame.get_dtype_counts() 返回数据框数据类型的个数 DataFrame.get_ftype_counts() Return the counts of ftypes in this object. ...
data[['open', 'close']].apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=0) open 22.74 close 22.85 dtype: float64 5 小结 算术运算【知道】 逻辑运算【知道】 1.逻辑运算符号 2.逻辑运算函数 对象.query() 对象.isin() 统计运算【知道】 1.对象.describe() 2.统计函数 3.累积统计函数 自定义运算...
一、DataFrame简介 DataFrame 是 Pandas 中最强大的工具之一,它的灵活性和功能丰富性使其成为数据科学家和分析师的首选工具。通过掌握 DataFrame 的使用,可以大大提高数据处理的效率和质量。 DataFrame 是一个二维标签化数据结构,可以将其想象为一个 Excel 电子表格或 SQL 数据库表,其中有行和列。 DataFrame 可以容纳...