就像pandas.eval一样,DataFrame也拥有一个自己的eval方法,我们可以利用这个方法进行DataFrame里列级别的运算,例如: df = pd.DataFrame(rng.random((1000, 3)), columns=['A', 'B', 'C']) result1 = (df['A'] + df['B']) / (df['C'] - 1) result2 = df.eval('(A + B) / (C - 1)'...
# Select only the True valuesin'idx'and only the3columns specified: 仅选择'idx'中的True值,并且仅指定3列: data.loc[idx, ['email','first_name','company']] 逻辑选择和布尔系列也可以传递给pandas DataFrame的通用[]索引器,并给出相同的结果:data.loc [data ['id'] == 9] == data [data [...
SELECT*,CASEWHENchinese_score>=90AND math_score>=90THEN'A'WHENchinese_score>=80AND math_score>=80THEN'B'ELSE'C'ENDASscore_typeFROMscores 如果用pandas apply方法来实现的话,需要自定义一个判断函数,用来对成绩进行分类。 然后用apply方法应用到dataframe上,以下是完整代码,可以放到本地电脑跑。 代码语言...
pd.DataFrame([np.arange(10,20),np.arange(30,40)]) """以上创建方式都仅仅做一个了解即可 因为工作中dataframe的数据一般都是来自于读取外部文件数据,而不是自己手动去创建""" 常见属性 数据准备 fh=pd.DataFrame([np.arange(10,20),np.arange(30,40)]) 行索引 fh.index 列索引 fh.columns 转置 fh....
by column name df["sepal_length"] # select multiple columns by column name df[["sepal_length", "sepal_width...", "petal_length", "spp"]] # select a column by column number df.iloc[:, 2:4] # select multiple columns...features. # return a dataframe object grouped by "species"...
Pandas 之 DataFrame 常用操作 importnumpyasnp importpandasaspd 1. 2. This section will walk you(引导你) through the fundamental(基本的) mechanics(方法) of interacting(交互) with the data contained in a Series or DataFrame. -> (引导你去了解基本的数据交互, 通过Series, DataFrame)....
更简单的方式就是重写DataFrame的columns属性：In [15]: df.columns = ['col_one', 'col_two']...
Let’s see how to drop multiple columns from the DataFrame. importpandasaspd student_dict = {"name": ["Joe","Nat"],"age": [20,21],"marks": [85.10,77.80]} student_df = pd.DataFrame(student_dict) print(student_df.columns.values)# drop 2 columns at a timestudent_df = student_df...
以上创建方式都仅仅做一个了解即可,因为工作中dataframe的数据一般都是来自于读取外部文件数据,而不是自己手动去创建。 常见属性 1.index 行索引 2.columns 列索引 3.T 转置 4.values 值索引 5.describe 快速统计 DataFrame数据类型补充 在DataFrame中所有的字符类型数据在查看数据类型的时候都表示成object ...
read_excel可以通过将列列表传递给index_col和将行列表传递给header来读取MultiIndex索引。如果index或columns具有序列化级别名称,也可以通过指定构成级别的行/列来读取这些级别。 例如,要读取没有名称的MultiIndex索引: In [424]: df = pd.DataFrame(...: {"a": [1, 2, 3, 4], "b": [5, 6, 7, 8]...