union:计算两个Index对象的并集 isin:计算一个Index是否在另一个Index,返回bool数组 delete:删除指定Index的元素,并得到新的Index drop:删除传入的值,并得到新的Index insert:将元素插入到指定Index处,并得到新的Index unique:计算Index中唯一值的数组 应用Index对象的常用方法如代码清单6-20所示。 代码清单6-20 应...
.delete(loc):删除下标loc处的元素,得到新的Index .drop(labels[, errors]):删除传入的labels,得到新的Index .insert(loc, item):在指定下标位置插入值,得到新的Index .unique():返回Index中唯一值的数组,得到新的Index 5. 我们可以将Index转换成其他数据类型: ...
series_with_index=pd.Series([1,2,3,4],index=custom_index,name='A') # 显示带有自定义索引的Series对象 print(series_with_index) 输出结果为: 01122334Name:A,dtype:int6411223344Name:A,dtype:int64 Series 是 Pandas 中的一种基本数据结构,类似于一维数组或列表,但具有标签(索引),使得数据在处理和分析...
图3:图中可以看出,存在NaN的数据所在的行都被删除。即红框所在的行都被删除。 df_data1 = df.dropna(how = 'all') print('###delete data when all data are none\n',df_data1) 图4:对于部分数据为NaN的数据已经不进行操作删除。index为chengmin的行因为所有数据都为NaN,被删除。 3.2数据补全 数据补...
name : object Name to be stored in the index. tupleize_cols : bool (default: True) When True, attempt to create a MultiIndex if possible. See Also --- RangeIndex : Index implementing a monotonic integer range. CategoricalIndex : Index of :class:`Categorical` s. MultiIndex : A multi-le...
一、Series 1.创建 (1)方法一 class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False,fastpath=False) 参数: data:它可以是一个字典、array-like、标量。表示Se
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中的布尔型数组 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 #将元素插入到索引i处,并得到新的Index ...
In [21]: tips.groupby("sex")["total_bill"].count() Out[21]: sex Female 87 Male 157 Name: total_bill, dtype: int64 还可以一次应用多个函数。例如,假设我们想看到小费金额如何随一周中的日期而异 - DataFrameGroupBy.agg() 允许您将字典传递给您的分组 DataFrame,指示要应用于特定列的函数。 代码...
s = time.time() df_pandas.to_csv("delete_1May.csv", index=False) e = time.time() pd_time = e - s print("Pandas Saving Time = {}".format(pd_time)) Pandas Saving Time = 779.0419402122498 s = time.time() df_pypolars.to_csv("delete_1May.csv") e = time.time() pd_time...
5、Series类型的name属性: Series对象和索引都有一个name属性,存储在.name属性; 即与Series.index.name 可直接赋值修改。 6、Series类型的修改 Series对象可以随时修改并即刻生效 三、理解Series类型: Series是一维带“标签”数组。 Series基本操作类似ndarray和字典,根据索引对齐。