如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
92,95,70]}# Convert the dictionary into DataFramedf=pd.DataFrame(data,
# 访问前两行first_two_rows = df[:2]print(first_two_rows) 可以使用切片操作来访问DataFrame中的一部分行。 3. DataFrame 的属性 shape属性 rows, columns = df.shapeprint(f"DataFrame 有{rows}行,{columns}列") shape属性返回一个元组,包含DataFrame的行数和列数。 columns属性 print(df.columns) column...
像我们目前只读取了一个Excel表中的一个sheet的数据,这个sheet的数据通常我们在pandas中称其为DataFrame,它可以包含一组有序的列(Series), 而每个Series可以有不同的数据类型,这个等我们后面再详细说,今天和一起针对DataFrame一起做几个小练习。DataFrame后面我们简称为df。
在上述代码中,column1、column2和column3是DataFrame中的列名,value1、value2和value3是要筛选的值。 使用布尔条件选择行: 代码语言:txt 复制 # 使用布尔条件选择行 selected_rows = df[condition] 在上述代码中,selected_rows是一个新的DataFrame,其中包含满足布尔条件的行。
1 DataFrame的常用属性及方法DataFrame是Pandas中最常见的对象,Series数据结构的许多属性和方法在DataFrame中也一样适用 movie = pd.read_csv('data/movie.csv') # 打印行数和列数 movie.shape 输出结果 …
默认在 DataFrame 尾部插入列。insert 函数可以指定插入列的位置: In [72]: df.insert(1, 'bar', df['one']) In [73]: df Out[73]: one bar flag foo one_trunc a 1.0 1.0 False bar 1.0 b 2.0 2.0 False bar 2.0 c 3.0 3.0 True bar NaN ...
df = pd.DataFrame(inp) print(df) 1. 2. 3. 4. 期望输出 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12 120 1. 2. 3. 4. 现在我想遍历这个数据框的每一行, 在每一行当中我想通过列名访问第一行的每一个元素,例如,实现以下效果: for row in df.rows: ...
2 DataFrame的布尔索引 同Series一样,DataFrame也可以使用布尔索引获取数据子集。 # 使用布尔索引获取部分数据行movie[movie['duration']>movie['duration'].mean()] 输出结果 2006 rows × 28 columns 可以传入布尔值的列表,来获取部分数据,True所对应的数据会被保留 ...
运行这段代码后,你将看到DataFrame的前10行被打印出来。如果你有一个已经加载的DataFrame,只需将创建示例DataFrame的代码替换为加载DataFrame的代码即可。