Index类型,它为Series和DataFrame对象提供了索引服务,有了索引我们就可以排序数据(sort_index方法)、对齐数据(在运算和合并数据时非常重要)并实现对数据的快速检索(索引运算)。 由于DataFrame类型表示的是二维数据,所以它的行和列都有索引,分别是index和columns。Index类型的创建的比较简单,通常给出data、dtype和name三...
我们再来看看Index类型,它为Series和DataFrame对象提供了索引服务,有了索引我们就可以排序数据(sort_index方法)、对齐数据(在运算和合并数据时非常重要)并实现对数据的快速检索(索引运算)。由于DataFrame类型表示的是二维数据,所以它的行和列都有索引,分别是index和columns。Index类型的创建的比较简单,通常给出data、dtype...
DataFrame.select_dtypes([include, exclude]) 根据数据类型选取子数据框 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]) ...
# 创建一个dataframe,方式与元组类似,每个元组对应一对多级索引值 frame=pd.DataFrame([('北京','北大'),('北京','清华'),('上海','上交'),('上海','复旦')])mindex=pd.MultiIndex.from_frame(frame,names=['城市','大学'])# 给df行索引赋值 df.index=mindex 通过以上三种方式均可为数据添加行索引...
从具有标记列的numpy ndarray构造DataFrame 从dataclass构造DataFrame 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)[...
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 labels of the axes rename_axis() Change the name of the axis reorder_levels() Re-order the index levels replace()...
python--Pandas中DataFrame基本函数(略全) pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 ...
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...
df['words'].cat.reorder_categories(list_custom, inplace=True) # inplace = True,使 df生效 df.sort_values('words', inplace=True) df 1. 2. 3. 4. 5. 指定list元素多的情况: 若指定的list所包含元素比Dataframe中需要排序的列的元素多,怎么办?
重排级别顺序是基于有索引个数>=1的DataFrame。 (1)swaplevel():将columns轴上的索引级别进行互换。 >>>df.swaplevel(0,1,axis=1) (2)reorder_levels():指定多个级别的顺序 (3)提取数据还是可以使用iloc()与loc() (4)unstack():若index轴上有多个级别索引的DataFrame,使用该方法将指定级别(level参数)安排在...