1. 对DataFrame对象或者Series对象用关系运算符(><==!=)作用后,返回的是相同维度的由bool值(False或True)组成的对象。 df>0b a c2FalseTrueTrue0FalseTrueFalse1TrueFalseTrue3TrueTrueFalse这里df表示整个对象,df>0对每个元素判断,并返回同维bool值组成的对象。 df.b>0或者df['b']>02False0False1True3True...
1.字段抽取 抽出指定位置数据slice(start,stop) 2.字段拆分 按指定字符sep,拆分已有字符串 split(sep,n,expand=False) sep分隔符,n分割后新增列数,expand是否扩展开为数据框,默认False 3.重置索引 df.set_index('列名') 4.抽取记录 根据条件对数据进行抽取 df[condition] 返回DataFrame condition类型: 比较运算...
通过[列名]可以从DataFrame中取出相应的列,返回值为Series,例如从表中取出姓名一列: df=pd.read_csv('../data/learn_pandas.csv',usecols=['School','Grade','Name','Gender','Weight','Transfer'])#如果要取出多个列,则可以通过[列名组成的列表],其返回值为一个DataFrame,例如从表中取出性别和姓名两列:...
使用布尔索引:可以通过在DataFrame中使用布尔条件来筛选数据。例如,假设有一个DataFrame df,我们想筛选出其中某一列(例如列A)大于某个特定值(例如10)的行,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制filtered_df = df[df['A'] > 10] 这将返回一个新的DataFrame filtered_df,其中只包含满足条件的行。
pd.DataFrame( { 'name': pd.Series(['zhangsan', 'lisi', 'wangwu']), 'age': pd.Series([18,23]), 'gender': pd.Series([True, False,False]), 'score': pd.Series([100,90,80]) }) # 字典或Series类型自带的索引,直接修改,相当于查询,没有的字段或者没有的数据显示nan pd.DataFrame( {...
inplace 指定 DataFrame 进行就地修改,如果 inplace = True;否则,原始 DataFrame 保持不变,而它返回新的修改后的 DataFrame。 >>> df A B C Alfa 1 2 3 Bravo 4 5 6 Charlie 7 8 9 >>> df.drop(["B", "C"], axis=1) A Alfa 1 Bravo 4 Charlie 7 ## or equally >>> df.drop(columns...
frac: 抽样比例(0.3则为从总体中抽出30%的样本) replace: 是否放回 weights: 每个样本的抽样相对概率 3.2 多级索引 3.2.1 多级索引及其表的结构 下图通过颜色区分,标记了 DataFrame 的结构。与单层索引的表一样,具备元素值、行索引和列索引三个部分。其中,这里的行索引和列索引都是 MultiIndex 类型,只不过 索引...
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在Python3中,可以使用Pandas库中的read_csv()函数来读取csv文件,并使用DataFrame的方法来拆分行。以下是一些常用的方法: 使用head()方法获取前几行数据: 使用head()方法获取前几行数据: 使用tail()方法获取后几行数据: 使用tail()方法获取后几行数据: ...