df.shape:查看Series或者DataFrame的行数和列数 type(df) output:pandas.core.series.Series df.shape output:(100,) output:(10,5) df.index:DataFrame的行索引 df.index output:Index(['行1','行2']) df.columns:DataFrame的列索引 df.columns output:Index(['col1','col2']) df.array:将得到的数据...
1.基本参数:axis、skipna df = pd.DataFrame({'key1':[4,5,3,np.nan,2], 'key2':[1,2,np.nan,4,5], 'key3':[1,2,3,'j','k']}, index = ['a','b','c','d','e']) ''' key1 key2 key3 a 4.0 1.0 1 b 5.0 2.0 2 c 3.0 NaN 3 d NaN 4.0 j e 2.0 5.0 k ''...
skip[1] 表示跳过index = 1的行,读取其他所有的行; 2) 从头开始读取 df.head(5) ,查看前5行;df.tail(5) 从末尾开始读取,查看后几行; 3) 读取前多少行 df = pd.read_csv(f,nrows = 1e4),对于大文件很有用 2. 行索引和列索引 data[列名]:取单列或多列,不能用连续方式取,也不能用于取行。
基本参数:axis、skipna # 基本参数:axis、skipnaimportnumpyasnpimportpandasaspd df = pd.DataFrame({'key1':[4,5,3,np.nan,2],'key2':[1,2,np.nan,4,5],'key3':[1,2,3,'j','k']}, index = ['a','b','c','d','e'])print(df)print(df['key1'].dtype,df['key2'].dtype,...
基本参数:axis、skipna import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({'key1':[4,5,3,np.nan,2],'key2':[1,2,np.nan,4,5],'key3':[1,2,3,'j','k']},index = ['a','b','c','d','e'])print(df)print(df['key1'].dtype,df['key2'].dtype,df['key3'].dtyp...
import pandas as pd df = pd.read_csv(r'D:\document\python_demo\pydata-book-master\ch06\ex1.csv') #使用read_table需要,手动指定下分隔符 #df = pd.read_table(r'D:\document\python_demo\pydata-book-master\ch06\ex1.csv',sep=',') print(df) print(df.index) print(df.columns) runfil...
python pandas 读取列名以及index 技术标签:pythonpandas读取列名读取index 查看原文 python dataframe 一,dataframe的赋值df1 =df2.copy() 二,获取df的值 value_list=df.values,或者获取df指定列的值value_list= (df[['A', 'C', 'D']]).values输出: 三,获取df的index,column,返回listindex_list=df.index...
pd.Series([np.nan]).any(skipna=False) True # all:是否跳过空值 pd.Series([np.nan]).all() True pd.Series([np.nan]).all(skipna=False) True 在DataFrame的比较 df0 小明小红小孙 语文 101 102 140 数学 114 95 67 英语 87 128 117 # 1、取出待查询的数据 df0.loc[:,["小明...
(df.pipe(h).pipe(g, arg1=1).pipe(f, arg2=2, arg3=3)) 后面再补充吧,没看懂 行列级函数应用 apply()方法沿着 DataFrame 的轴应用函数,比如,描述性统计方法,该方法支持axis参数。 用好apply()可以了解数据集的很多信息。比如可以提取每列的最大值对应的日期: ...
df6 = pandas.read_csv( 'data2.csv', header=None, names=['姓名', '性别', '年龄', '邮箱']) print(df6) index_col 用作行索引的列编号或列名 index_col参数在使用pandas的read_csv函数时用于指定哪一列作为DataFrame的索引。 如果设置为None(默认值),CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果...