astype() 将DataFrame 转换为指定的数据类型 at 获取或设置具有指定标签的项的值 axes 返回DataFrame 的行和列的标签 bfill() 将空值替换为下一行的值 bool() 返回DataFrame 的布尔值 columns 返回DataFrame 的列标签 combine() 比较两个 DataFrame 中的值,让函数决定保留哪些值 combine_first() 比较两个 DataFram...
指定DataFrame的一列为Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes,前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2["subject"].astype("category") df2.subject 0 语文 1 数学 2 语文 3 语文 4 语文 5 数学 6 语文 7 语文 Name: subject, dtype: category Categori...
从Series/DataFrame构造DataFrame 属性: 方法: 参考链接 python pandas.DataFrame参数属性方法用法权威详解 源自专栏《Python床头书、图计算、ML目录(持续更新)》 class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=None)[source] 二维、大小可变、潜在异构的表格数据结构。 数据结构还包含...
DataFrame.le(other[, axis, level])类似Array.le DataFrame.ge(other[, axis, level])类似Array.ge DataFrame.ne(other[, axis, level])类似Array.ne DataFrame.eq(other[, axis, level])类似Array.eq DataFrame.combine(other, func[, fill_value, …])Add two DataFrame objects and do not propagate N...
更改pandas dataframe 中两列的位置: 把其中的某列移到第一列的位置。 原来的 df 是: df = pd.read_csv('I:/Papers/consumer/codeandpaper/TmallData/result01.csv') Net Upper Lower Mid Zsore Answer option More than once a day 0% 0.22% -0.12% 2 65Once a day 0% 0.32% -0.19% 3 45Seve...
DataFrame.values Numpy的展示方式 DataFrame.axes 返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim 返回数据框的纬度 DataFrame.size 返回数据框元素的个数 DataFrame.shape 返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep]) Memory usage of DataFrame columns. ...
DataFrame.reorder_levels(order, axis=0) 使用输入顺序重新排列索引级别。不得降低或重复关卡。 参数: order:int 列表或 str 列表 代表新级别顺序的列表。通过数字(位置)或按键(标签)来参考水平。 axis:{0 或‘index’,1 或‘columns’},默认 0 在哪里重新排序级别。 返回: DataFrame 例子: >>> data = ...
通过MultiIndex访问dataFrame的好处是,可以很容易地一次引用所有层次(可能会省略内部层次),语法简单方便。 这里通过.loc查询方法进行举例。 01列索引筛选 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 筛选列一级索引 df.loc[:,'2023']df['2023']# 同时筛选列一二级索引 ...
您还可以使用pdi.sidebyside(obj1, obj2,…)并排显示多个Series或dataframe: pdi(代表pandas illustrated)是github上的一个开源库,具有本文所需的这个和其他功能。要使用它,就要写 pip install pandas-illustrated 索引(Index) 负责通过标签获取元素的对象称为index。它非常快:无论你有5行还是50亿行,你都可以在常量...
Counting、Ordering、Filtering等章节，在DataFrame中的操作与Series类似，但由于DataFrame是二维结构，因此这些操作更加复杂和灵活。你将学会如何在DataFrame中进行计数、排序和过滤操作，以及如何根据特定条件筛选数据。Rename and reorder columns、Creating new columns、Categorical features等章节，则带你探索DataFrame列的操作...