序列(Series)最基本的选择是使用行标签来选择一个标量值,数据框(DataFrame)最基本的选择是使用列名获得一个序列。对于序列来说,如果行索引是整数,那么轴标签就是整数;对于数据框而言,列的标签通常都是文本类型。 创建一个数据框,用于数据演示: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns=['A','B',...
In [1]: dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=8) In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), ...: index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) ...: In [3]: df Out[3]: A B C D 2000-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1.212112...
loc = self.index.get_loc(label) File"D:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py", line357,inget_locraiseKeyError(key)fromerr KeyError: -1 pd.DataFrame类实例的检索df[key] df是一个2D的数据结构, 它有两个可以检索的键: 或者是列名的组合或者是行名的组合(sliceable对象). 它...
字典键变DataFrame的列名 df = pd.DataFrame(data=Student_dict, index=['a','b','c','d']) d...
df.index.to_numpy() # 生成一个笛卡儿积的元组对序列 # array([(1, '男'), (1, '女'), (2, '男'), (2, '女')],dtype=object) df.index.remove_unused_levels() # 返回没有使用的层级 df.swaplevel(0, 2) # 交换索引 df.to_frame() # 转为DataFrame idx.set_levels(['a', 'b']...
默认情况下,返回的 Series 中显示 DataFrame 索引的内存使用情况,可以通过传递 index=False 参数来抑制索引的内存使用情况: In [10]: df.memory_usage(index=False) Out[10]: int64 40000 float64 40000 datetime64[ns] 40000 timedelta64[ns] 40000 complex128 80000 object 40000 bool 5000 categorical 9968 dt...
首先,python 多线程不能充分利用多核CPU的计算资源(只能共用一个CPU),所以得用多进程。笔者从3.7亿数据的索引,取200多万的数据,从取数据到构造pandas dataframe总共大概用时14秒左右。每个分片用一个进程查询数据,最后拼接出完整的结果。 由于返回的json数据量较大,每次100多万到200多万,如何快速根据json构造pandas ...
The above tells you that your DataFrame df now has a MultiIndex with two levels, the first given by the date, the second by the the language. Recall that above you were able to slice the DataFrame using the index and the .loc accessor: df.loc['2017-01-02']. To be able to slice ...
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 pipinstall 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,你都可以在常量时间...
You can also specify a slice of the DataFrame withfromandtoindexes, separated by a colon: df.iloc[0:2] ;0 Note:When slicing, thetoindex isexcludedfrom the result. Syntax dataframe.iloc[row, column] Parameters ParameterDescription rowOptional. A number, or numbers specifying the index of the...