一、创建DataFrame 1.使用 二维列表 创建Dataframe import pandas as pd importnumpyas np data_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] #需要导入DataFrame的二维列表 data = pd.DataFrame(data_list, columns = ['one','two','three']) #columns为每一列的列名 该组数据输出如下图 2....
1、如果都是数字 import pandas as pd data = [(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9),(10,11,12)] df = pd.DataFrame(data, index=('row1','row2','row3','row4'),columns=('col1', 'col2', 'col3')) df.loc["Row_Total"] = df.sum() df.loc[:,"Column_Total"] = df.sum(axis=1...
Python program to slice pandas dataframe by row # Importing pandas packageimportpandasaspd# Import numpy packageimportnumpyasnp# Defining a functiondeffunction(arr):returnnp.mean(arr), np.std(arr), np.amax(arr)# Creating dictionaryd={'A': [10,20,30,40,50],'B': [40,50,60,70,80]}#...
用dict的数据创建DataFrame data = {'row1': [1,2,3,4],'row2': ['a','b','c','d'] } df= pd.DataFrame(data) dict = {'row1': [1,2,3,4],'row2': ['a','b','c','d'] } df= pd.DataFrame.from_dict(dict,orient='index').T 读取csv或者excel文件为DataFrame格式 df=pd....
索引数组是指DataFrame使用数组作为索引,索引数组可以是行标签、列标签,或者行索引、列索引,也可以是布尔(掩码)索引数组。 1,列标签构成的索引数组 数据框对象可以使用loc和列标签来访问数据,例如,省略row维度,选择state和pop列的所有数据行: >>> df.loc[:,['state','pop']] ...
df['Sum_of_row']=df.loc[1:3,['X','Y']].sum(axis=1) print(df) 输出: 对第1 行到第 3 行的所有行求和 示例3: 使用eval 函数对行求和,以指定表达式为参数计算行的总和。 Python3实现 # importing pandas as pd importpandasaspd # creating the dataframe using pandas DataFrame ...
Pandas 数据结构 - DataFrame DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构,类似于一个二维的表格或数据库中的数据表。 DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。 DataFrame 既有行索引也有列索引,它
numpy 数组是所有元素都相同的数据类型,但 pandas 允许元素的数据类型不同,并生成结构数,比如 Series 和 DataFrame。 0x01 Series 数据结构 简单的一维数据结构,能展示出带有索引 (index) 的一维数组。 与Numpy 中的一维 array 类似。它们都和 Python 基本的数据结构 List 相似。
iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。 itertuples(): 按行遍历,将DataFrame的每一行迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。 iteritems...
字典列表可以作为输入数据创建一个 DataFrame。默认情况下,字典键作为列名。 import pandas as pd data = [{'a': 1, 'b': 2},{'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}] #不指定索引 df = pd.DataFrame(data) print(df) #指定行索引 row_index_df = pd.DataFrame(data, index=['first', 'second'])...