PyPolars是一个类似Pandas的开源Python数据框库。PyPolars利用CPU的所有可用核心，因此处理计算比Pandas更快。PyPolars有一个类似Pandas的API。它是用Rust和Python包装器编写的。理想情况下，当数据对于Pandas而言太大、对于Spark而言太小时，使用 PyPolars。PyPolars如何工作?PyPolars库有两个API，一个是Eager API，另一...
Index.copy([name, deep, dtype]):制作此对象的副本。 Index.delete(loc):删除已传递位置(-s)的新索引 Index.drop(labels[, errors]):删除已传递标签列表的新索引 Index.drop_duplicates([keep]):返回索引,删除重复值。 Index.duplicated([keep]):指示重复的索引值。 Index.equals(other):确定两个Index对象...
loc,基于列label,可选取特定行(根据行index) iloc,基于行/列的位置 ix,为loc与iloc的混合体,既支持label也支持position at,根据指定行index及列label,快速定位DataFrame的元素; iat,与at类似,不同的是根据position来定位的; WHERE(数据过滤) 在SQL中,过滤是通过WHERE子句完成的: 在pandas中,Dataframe可以通过多种...
索引对象index index的方法和属性: append # 连接另一个index对象,产生一个新的index diff # 计算差集,并得到一个index intersection # 计算交集 union # 计算并集 isin # 计算一个指示各值是否都包含在参数集合中的布尔型数组 delete # 删除索引i处的元素,并得到一个新的index drop # 删除传入的值,并得到新...
Index的方法和属性 方法说明 append 链接另一个Index对象,产生一个新的Index difference 计算差集,并得到一个Index intersection 计算交集 union 计算并集 isin 计算一个指示各值是否都包含在参数集合内的布尔型数组 delete 删除索引i处的元素,并得到新的Index drop 删除传入的值,并得到新的Index insert 将元素插入到...
删除列(基于Index和columns删除列) IN [6]: data.drop(columns='A')#删除columns为A的列Out[6]: B C D01231567291011IN [7]: data.drop(labels='A', axis=1)#删除 "列名为A" 的列Out[7]: B C D01231567291011 delete(...) pop(...) ...
复制 RangeIndex(start=0, stop=5, step=1, name='id') In [18]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 for id in df_new.index: ## 先删除要新增的数据 delete_sql = f"delete from student where id={id}" print(delete_sql) engine.execute(delete_sql) delete from student where id...
index关键字是保留的,不能用作级别名称。### 查询 查询表 select和delete操作有一个可选的条件,可以指定选择/删除数据的子集。这允许在磁盘上有一个非常大的表,并且只检索数据的一部分。 使用Term类在底层指定查询,作为布尔表达式。 index和columns是DataFrames的支持索引器。
df_pandas.to_csv("delete_1May.csv",index=False) e =time.time() pd_time = e - s print("Pandas Saving Time = {}".format(pd_time)) Pandas SavingTime= 779.0419402122498 s =time.time() df_pypolars.to_csv("delete_1May.csv") ...
一、Series类型的创建:函数pd.Series(a,index) 1、 python列表创建: S=pd.Series( a ,index=[ ] ) a为python列表,index不可省略,len(a)==len(index) ; 2、从标量值创建: S=pd.Series(a , index) a为标量,index不可省略;index表达Series类型的尺寸。