# nameusing[]operatorcolumnSeriesObj=stu_df[column] print('Colunm Name :', column) print('Column Contents :', columnSeriesObj.values) 输出: 方法4:以相反的顺序迭代列: 我们也可以以相反的顺序遍历列。 代码: import pandasaspd # List of Tuples students= [('Ankit',22,'A'), ('Swapnil',22...
In [32]: %%time ...: files = pathlib.Path("data/timeseries/").glob("ts*.parquet") ...: counts = pd.Series(dtype=int) ...: for path in files: ...: df = pd.read_parquet(path) ...: counts = counts.add(df["name"].value_counts(), fill_value=0) ...: counts.astype(in...
ii) df.columns 获取df的列索引 df.columns.tolist() list(df) list(df.columns) iii) df.index 获取df的行索引 iv) df.shape 返回一个表示df行列维度大小的元组 v) df.dtypes 返回每列的数据类型 vi) df.info() 取数据集的简单描述 vii)df.describe() 显示数值列的摘要 viii)df.empty 判断DataFrame...
2、df.iterrows() 3、df.itertuples() 4、df.items() 5、按列迭代 七、函数应用 1、pipe() 2、apply() 3、applymap() 4、map() 5、agg() 6、transform() 7、copy() 八、数据融合 1、concat函数的语法 2、merge函数 今天给大家分享一篇Pandas高级操作汇总在数据分析和数据建模的过程中需要对数据进行...
df.replace(0, 5)# 将数据中的所有0换为5 df.replace([0, 1, 2, 3], 4)# 将0～3全换成4 df.replace([0, 1, 2, 3], [4, 3, 2, 1])# 对应修改 s.replace([1, 2], method='bfill')# 向下填充 df.replace({0: 10, 1: 100})# 字典对应修改 ...
df.itertuples()和df.iterrows()都是 pandas 库中 DataFrame 对象的方法,用于遍历 DataFrame 的行。但是,它们在功能和性能上有一些区别。 df.itertuples()df.itertuples()方法返回一个迭代器,该迭代器产生一个命名元组,元组的第一个元素是行的索引,后续元素是行值¹。这个方法比df.iterrows()更快,更有效率...
# this is also equivalent to ``df1.at['a','A']`` In [61]: df1.loc['a', 'A'] Out[61]: 0.13200317033032932 使用标签切片 使用切片时,如果索引中同时存在起始和停止标签,则返回介于两者之间(包括它们)的元素: 代码语言:javascript 复制 In [62]: s = pd.Series(list('abcde'), index=[...
# converting back to DataFrame df4 = pd.DataFrame(df_dict) end = time.time() print(end - start) ## Time taken: 31 seconds 字典方法大约需要31秒,大约比' itertuples() '函数快11倍。 数组列表 我们还可以将DataFrame转换为一个数组,遍历该数组以对每行(存储在...
s = pd.Series(data) listObj = s.tolist() # Example 2: Convert the Course column of the DataFrame # To a list listObj = df['Courses'].tolist() # Example 3: Convert a pandas series # To a list using type casting listObj = list(s) ...
In [2]: df = pd.DataFrame(data) 要对每个唯一变量执行时间序列操作,更好的表示形式是columns是唯一变量,index是日期标识个别观察。为了将数据重塑为这种形式,我们使用DataFrame.pivot()方法(也实现为顶级函数pivot()): In [3]: pivoted = df.pivot(index="date", columns="variable", values="value") ...