df.index# 结果是一个Index对象, 可以使用等号重新赋值,如: df.index = ['a', 'b', 'c']df.columns# 结果是一个Index对象,可以使用等号重新赋值,如: df.columns = ['A', 'B', 'C']# 在对Index对象操作时,可以直接当list使用,不用特意通过tolist()转成listdata = data[[colforcolindata.columns...
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']...
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) # 要删除的列或索引列表 to_remove = ['C', 'B'] # 检查要删除的列或索引是否存在于数据帧中 for element in to_remove: if element in df.columns: # 删除列 df = df.drop(element, axis=1) elif element in d...
图1 2 利用pandas操纵HDF5文件 2.1 写出文件 pandas中的HDFStore()用于生成管理HDF5文件IO操作的对象,其主要参数如下:❝「path」:字符型输入,用于指定h5文件的名称...: store['df'] 图6 删除store对象中指定数据的方法有两种,一是使用remove()方法,传入要删除数据对应的键: store.remove('s') 二是使用...
使用Int64Index和RangeIndex的整数索引标签 Int64Index表示映射到值的不可变的 64 位整数数组。 直到更新版本的 pandas 为止,这是未指定索引或使用整数的默认索引类型,如以下代码片段所示: 使用此索引,DataFrame中的行查找非常高效,因为它们是使用连续的内存中数组执行的。
df = pd.read_csv("../input/***.csv") ##当数据文件中本来就有行标(Index时,可以如下使用在上面加index_col=0) 将数据保存为csv文件: reviews.to_csv('文件名.csv') #不加index: reviews.to_csv('文件名.csv',Index=False) 查看文件: df...
取一个dataframe 部分列 df= df[[columns]] 求跨期的同环比 比如,三天后减去当前,通常使用shift;idx_df['closeIndex'].shift(-window) / idx_df['closeIndex'] - 1.0 python 的list 的表达式写法 return [ x for x in cols if x not in filterOut] ,for 循环里面直接写条件 ...
return dupl_indexesindexes = df.groupby(groupby)[similarity_field].apply(check_simi)for index_list in indexes: df.drop(index_list, inplace=True)remove_duplicates_inplace(df, groupby=['firstname', 'lastname'], similarity_field='address') 输出:firstname lastname address...
diamonds=sns.load_dataset("diamonds")df_preped=(diamonds.pipe(drop_duplicates).pipe(remove_outliers, ['price','carat','depth']).pipe(encode_categoricals, ['cut','color','clarity']) ) 1. 2. 3. 4. 5. 两个字,干净! 3. factorize ...
获取列索引 df.columns 查看一列有多少种值 df.age.unique() 设置性别列为行索引 df.set_index('性别') 获取行及列索引 df.axes 数据预览 df. info() 查看数据按列的统计信息 df.describe() 显示前 i 行数据 df.head(i) 显示后 i 行数据 df.tail(i) ...