# 使用Pandas中的数据结构 score_df = pd.DataFrame(score) 结果: 给分数数据增加行列索引,显示效果更佳: 增加行、列索引: # 构造行索引序列 subjects = ["语文", "数学", "英语", "政治", "体育"] # 构造列索引序列 stu = ['同学' + str(i) for i in range(score_df.shape[0])
df=pandas.pivot_table(data="要进行汇总的数据集(DataFrame)",values="要聚合的列或列的列表",index="要作为行索引的列或列的列表",columns="要作为列索引的列或列的列表",aggfunc="用于聚合数据的函数或函数列表,默认是 numpy.mean",fill_value="填充缺失值的标量值",margins="布尔值,是否添加行和列的总...
在Pandas库中,DataFrame是一个二维的表格型数据结构,它包含有一系列的行和列,可以用来存储和操作大量数据。nunique()函数是DataFrame提供的一个非常实用的方法,用于计算DataFrame中每列的唯一元素数量。 1. nunique()函数的基本用法 nunique()函数的基本语法如下: DataFrame.nunique(axis=0, dropna=True) axis 参数...
数据管理 演示数据集 # Create a dataframe import pandas as pd import numpy as np raw_data = {'first_name': ['Jason', 'Molly', np.nan, np
Index对象可以通过pandas.Index()函数创建,也可以通过创建数据对象Series、DataFrame时接收index(或column)参数创建,前者属于显式创建,后者属于隐式创建。隐式创建中,通过访问index(或针对DataFrame的column)属性即得到Index。创建的Index对象不可修改,保证了Index对象在各个数据结构之间的安全共享。Series的索引是一个Index对...
从numpy ndarray构造DataFrame 从具有标记列的numpy ndarray构造DataFrame 从dataclass构造DataFrame 从Series/...
问题背景在数据分析和处理中,经常需要根据特定条件过滤数据,以提取感兴趣的信息。...Pandas DataFrame 提供了多种灵活的方式来索引数据,其中一种是使用多条件索引,它允许使用逻辑条件组合来选择满足所有条件的行。...然后,使用 ~ 运算符来否定布尔值掩码,以选择不满足
2 Pandas基本数据结构(Series、Dataframe) 2.1 Series 2.2 DataFrame 3 Pandas常用基本函数 (1) head和tail (2) unique和nunique (3) count和value_counts (4) describe和info (5) idxmax和nlargest (6) clip和replace (7) apply()函数 4 Pandas排序操作 ...
24. Selecting Rows Based on Column ValuesWrite a Pandas program to select rows from a given DataFrame based on values in some columns. Sample data: Original DataFrame col1 col2 col3 0 1 4 7 1 4 5 8 2 3 6 9 3 4 7 0 4 5 8 1 Rows for colum1 value == 4 col1 col2 col...
Series.nunique(dropna=True)# 或者DataFrame.nunique(axis=0, dropna=True)参数作用：axis：int型，0代表行，1代表列，默认0；dropna：bool类型，默认为True，计数中不包括NaN；先创建一个df：values_1 = np.random.randint(10, size=10)values_2 = np.random.randint(10, size=10)years = np.arange(...