import pandas as pd # 使用字典创建 DataFrame 并指定列名作为索引 mydata = {'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['a', 'b', 'c']} df = pd.DataFrame(mydata) df # 输出 Column1 Column2 0 1 a 1 2 b 2 3 c 指定行索引: # 指定行索引 df.index = ['row1', 'row2', '...
1. 选取多个DataFrame列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director = movie[['actor_1_name', 'actor_2_name', 'actor_3_name', 'director_name']] movie_actor_director.head() Out[2]: 代码...
然后,创建一个自定义类别类型cat_size_order 第一个参数设置为['XS'、'S'、'M'、'L'、'XL']作为尺寸的唯一值。 第二个参数ordered=True,将此变量视为有序。 cat_size_order = CategoricalDtype( ['XS', 'S', 'M', 'L', 'XL'], ordered=True ) 然后,调用astype(cat_size_order)将大小数据强制...
df1.set_index(['城市','大学','专业','年份']).unstack().unstack() 以上两种方式结果相同,均可从原数据中抽取列维度数据并设置为行列的多级索引。 2、多层级索引筛选 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...
get(key[, default]) 获取给定键的对象项(例如DataFrame列)。 groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...]) 使用映射器或一系列列对DataFrame进行分组。 gt(other[, axis, level]) 获取DataFrame和other的大于,逐元素执行(二进制运算符gt)。 head([n]) 返回前n行。 hist([column, by, grid, ...
1. DataFrameDataFrame是Pandas中最重要的数据结构之一，可以看作是一种二维表格数据结构，类似于Excel中的电子表格。如下图所示，一个表格在excel和pandas中的展示方式保持一致：DataFrame由行和列组成，每一列可以包含不同的数据类型（如整数、浮点数、字符串等），并且可以对数据进行灵活的操作和分析。它的具体结构在...
Pandas DataFrame有一个内置方法sort_values(),可以根据给定的变量对值进行排序。该方法本身使用起来相当简单,但是它不适用于自定义排序,例如, t恤尺寸:XS、S、M、L和XL 月份:一月、二月、三月、四月等 星期几:周一、周二、周三、周四、周五、周六和周日。
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 ...
DataFrame将以尽量模仿 REPL 输出的方式写入。index_label将放在第二行而不是第一行。您可以通过将to_excel()中的merge_cells选项设置为False将其放在第一行。 df.to_excel("path_to_file.xlsx", index_label="label", merge_cells=False)• 1
其中,agg中的x参数表示的是每组数据,其类型可能为Series或DataFrame,在上面的例子中为Series,并且是先遍历完一个列之后再遍历下一个列:练一练 题目:在groupby对象中可以使用describe方法进行统计信息汇总,请同时使用多个聚合函数,完成与该方法相同的功能。