6]}) In [29]: df2 = df.reset_index(drop=True) In [30]: df2.iloc[0, 0] = 100 In [31]: df Out[31]: foo bar 0 1 4 1 2 5 2 3 6 In [32]: df2 Out[32]: foo bar 0 100 4 1 2 5 2 3 6
# 用于获取带有标签列的seriesdf[column]# 选择多列df[['column_name1', 'column_name2']]# 通过标签选择单行df.loc[label] # 通过标签选择多行df.loc[[label1, label2, label3]]# 通过整数索引选择单行df.iloc[index]# 通过整数索引选择多行df.iloc[start_index:end_index]# 根据条件过滤行df[df['...
避免方法:在访问列之前,先检查列是否存在,或者使用get()方法进行安全访问。 # 检查列是否存在if'column_name'indf.columns:print(df['column_name'])# 使用 get() 方法安全访问value = df.get('column_name', default_value) 2. SettingWithCopyWarning 警告 这个警告通常出现在对 DataFrame 的副本进行修改时,...
# drop==False,让索引列还保持在column df.set_index("userId", inplace=True, drop=False) In [6]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 df.head() Out[6]: userId movieId rating timestamp userId 1 1 1 4.0 964982703 1 1 3 4.0 964981247 1 1 6 4.0 964982224 1...
Pandas Series类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,由一组数据值(value)和一组标签组成,其中标签与数据值之间是一一对应的关系。Series可以保存任何数据类型,比如整数、字符串、浮点数、Python对象等,它的标签默认为整数,从0开始依次递增。 ???创建Series对象 Series...
pandas主要处理表格or异质数据,numpy主要处理同质数据。 一、Series 1.创建Series pd.Series( data=None, index=None,dtype: 'Dtype | None' = None,name=None,copy: 'bool' = False,fastpath: 'bool' = False) pd.Series(data=[0,1,2,3,4,5]) ...
importpandasaspd# 将数据保存为CSV文件df.to_csv(, index=False)# 将数据保存为Excel文件df.to_excel(, index=False)# 将数据保存到数据库importsqlite3conn = sqlite3.connect()df.to_sql('table_name', conn, if_exists='replace', index=False)在上面的例子中，我们分别将数据保存为CSV文件、Excel文件...
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') def modify_value(x): if x < 5: return '是' elif x < 10: return '否' else: return 'x' # 插入列 for col_num in range(4, 9): df.insert(loc=col_num, column=f'列{col_num-3}', value...
Drop column by suppressing errors By default, TheDataFrame.drop()throwsKeyErrorif the column you are trying to delete does not exist in the dataset. If we want to drop the column only if exists then we can suppress the error by using the parametererrors. ...
# 将整数列转换为浮点数列 df['int_column'] = df['int_column'].astype(float) # 将字符串列转换为日期列 df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) 数据替换 replace()函数可以帮助我们替换数据中的特定值。例如,我们可以将所有的空值替换为0,或者将所有的负值替换为正无穷大。