一、Python生态里的Pandas 五月份TIOBE编程语言排行榜,Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学,另一方面是因为强大的第三方库生态。 要说杀手级的库,很难排出个先后顺序,因为python的明星库非常多,在各个领域都算得上出类拔萃。 比如web框架-Django、深度学习框架-TensorF...
df['y'] = df['f2'].apply(lambda x:1 if x==1 else 0) 选择数据 #选择单列,产生Series df["A"] #等效于df.A #选择行 df[0:3] #利用默认的的index,左闭右开 df["20130102":"20130104"] #利用设置后的index,左闭右闭 按照位置选择 dataframe.iloc[row,column] data.iloc[3,5] #整数 da...
在这篇文章中,我们将介绍 Pandas 的内存使用情况,以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型,将数据框的内存占用量减少近 90%。...最原始的数据是 127 个独立的 CSV 文件,不过我们已经使用 csvkit 合并了这些文件,并且在第一行中为每一列添加了名字。...数据框的内部表示在...
rsuffix:代表如果df和other有重名的columnname,则增加后缀在other 七、操作字符串 1.是否包含 obj.str.contains('str1'): 返回一个bool类型,如果包含str1返回True,否则返回False 2.查找 obj.str.findall(pattern,flags=re.IGNORECASE) pattern:正则表达式 flags:是否忽略大小写 obj.str.match(pattern,flags=re....
1、单列drop,就是删除某一列 In [4]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 # 代表的就是删除某列 df.drop("A", axis=1) Out[4]: B C D 0 1 2 3 1 5 6 7 2 9 10 11 2、单行drop,就是删除某一行 In [5]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 df Out[5]: A ...
diff() Calculate the difference between a value and the value of the same column in the previous row div() Divides the values of a DataFrame with the specified value(s) dot() Multiplies the values of a DataFrame with values from another array-like object, and add the result drop() Drop...
Write row names (index). index_label : str or sequence, or False, default None Column label for index column(s) if desired. If None is given, and `header` and `index` are True, then the index names are used. A sequence should be given if the object uses MultiIndex. If False do ...
label - refers to the name of a row or column. axis - mostly integer or string value that begins from 0. index - used as an alternative to axis. level - used when the data is in multiple levels for specifying the level. inplace - can change the data if the condition is True. ...
At the core of the pandas open-source library is the DataFrame data structure for handling tabular and statistical data. A pandas DataFrame is a two-dimensional, array-like table where each column represents values of a specific variable, and each row contains a set of values corresponding to ...
[TOC] Series Series([], dtype: float64) 0 1 1 2 2 3 dtype: int64 0 1.0 1 2.0 2 3.0 dtype: float64 0 1.0 1 2.0 2 3.0 dtype: float64 我们可以看到,如果我们不指定dtype