data={'Name':['Tom','Nick','John','Tom'],'Age':[20,21,19,18],'Email':['tom@pandasdataframe.com','nick@pandasdataframe.com','john@pandasdataframe.com','tom@pandasdataframe.com']}df=pd.DataFrame(data,index=['a','b
DataFrame.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=None) #items对列进行筛选 #regex表示用...
e. DataFrame.aggregate(func[, axis]) #Aggregate using callable, string, dict, or list of string/callables DataFrame.transform(func, *args, **kwargs) #Call function producing a like-indexed NDFrame DataFrame分组 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DataFrame.groupby([by, axis, ...
Pandas 基于两种数据类型,series 和 dataframe。 series 是一种一维的数据类型,其中的每个元素都有各自的标签。你可以把它当作一个由带标签的元素组成的 numpy 数组。标签可以是数字或者字符。 通俗的理解就是 带有标签的行 或者带有标签的列。 dataframe 是一个二维的、表格型的数据结构。Pandas 的 dataframe 可以储...
# 对所有字段指定统一类型df = pd.DataFrame(data, dtype='float32')# 对每个字段分别指定df = pd.read_excel(data, dtype={'team':'string', 'Q1': 'int32'}) 1、推断类型 # 自动转换合适的数据类型df.infer_objects() # 推断后的DataFramedf.infer_objects()....
df.filter(items=[column_name1, column_name2]) 选择指定的列; df.filter(regex='regex') 选择列名匹配正则表达式的列; df.sample(n) 随机选择 n 行数据。实例 # 选择指定的列 df['column_name'] # 通过标签选择数据 df.loc[row_index, column_name] # 通过位置选择数据 df.iloc[row_index, column...
filter([items, like, regex, axis]) 根据指定的索引标签子集DataFrame的行或列。 first(offset) 根据日期偏移量选择时间序列数据的初始周期。 first_valid_index() 返回第一个非NA值的索引或None(如果未找到非NA值)。 floordiv(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的整数除法,逐元素执行(...
方法描述DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …])应用函数DataFrame.applymap(func)Apply a function to a DataFrame that is intended to operate elementwise, i.e.DataFrame.aggregate(func[, axis])Aggregate using callable, string, dict, or list of string/callablesDataFrame.transform(func, *args,...
eval Evaluate a specified string explode() Converts each element into a row ffill() Replaces NULL values with the value from the previous row fillna() Replaces NULL values with the specified value filter() Filter the DataFrame according to the specified filter first() Returns the first rows ...
Return a DataFrame with only the "name" and "age" columns:import pandas as pddata = { "name": ["Sally", "Mary", "John"], "age": [50, 40, 30], "qualified": [True, False, False]}df = pd.DataFrame(data)newdf = df.filter(items=["name", "age"]) ...