如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
empty DataFrame中没有数据或者任意坐标轴的长度为0,则返回True。 ndim 轴的数量,也指数组的维数。 shape 返回一个元组,表示了 DataFrame 维度。 size DataFrame中的元素数量。 values 使用numpy 数组表示 DataFrame 中的元素值。 head() 返回前 n 行数据。 tail() 返回后 n 行数据。 shift() 将行或列移动指...
size:返回DataFrame对象的个数 shape:返回DataFrame对象的形状 访问创建的DataFrame的常用属性,如代码清单6-13所示。 代码清单6-13 访问DataFrame的属性 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df = pd.DataFrame({'col1': [0, 1, 2, 3, 4], 'col2': [5, 6, 7, 8, 9]}, index = ...
简介:在Pandas中,有多种方法可以获取DataFrame的行数。最常见的方法是使用`.shape`属性,它返回一个包含两个元素的元组,第一个元素是行数,第二个元素是列数。另一种方法是使用`.count()`方法,它返回一个Series,其中包含每列的非空元素数量。此外,您还可以使用`.size`属性或`.shape`属性结合NumPy数组来获取行...
shape 返回一个元组,表示了 DataFrame 维度。 size DataFrame中的元素数量。 values 使用numpy 数组表示 DataFrame 中的元素值。 head() 返回前 n 行数据。 tail() 返回后 n 行数据。 shift() 将行或列移动指定的步幅长度 转置与NumPy的效果完全是一样的: df = pd.DataFrame({'Name': pd.Series(['Tom'...
3.对列进行索引通过类似字典的方式通过属性的方式可以将 DataFrame 的列获取为一个 Series。返回的 Series 拥有原 DataFrame 相同的索引，且 name 属性也已经设置好了，就是相应的列名。df = pd.DataFrame( data = np.random.randint(10,100,size=(4,6)), index = ["小明","小红","小黄","小绿"]...
python看DataFram中的列名 pandas获取dataframe的列属性名,Pandas——掌握DataFrame的常用操作一、查看DataFrame的常用属性1.1、订单详情表的4个基本属性1.2、size、ndim和shape属性的使用1.3、使用T属性进行转置二、查改增删DataFrame数据2.1、查看访问DataFrame中的数据2
shape属性返回 Series 的形状,对于一维数组,它是一个元组 (n,),其中 n 是元素的数量。 print(series.shape) 1. 输出: (5,) 1. 3. DataFrame 的常用属性 3.1index index属性返回 DataFrame 的行索引。 data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], ...
detail的列名:\n',detail.columns)# 调用函数进行detail中amounts的异常值剔除# detail = three_sigma(detail)bool_num=three_sigma(detail.loc[:,'amounts'])# 获取正常的detaildetail=detail.loc[bool_num,:]print(detail.shape)箱线图异常处理：importpandasaspdimportnumpyasnp# 箱线图分析arr=pd.DataFrame...
Pandas DataFrame API 手册 DataFrame 是一个二维标签化数据结构,你可以将其想象为一个 Excel 电子表格或者 SQL 表,或者是一个字典类型的集合。 以下是 Pandas DataFrame 的常用 API 手册: DataFrame 构造函数 方法 描述