s.index[np.where(s.value==x)[0][0]]# 对于len(s)>1000,速度更快 pdi中有一对包装器,叫做find()和findall(),它们速度快(因为它们根据Series的大小自动选择实际的命令),而且更容易使用。 如下代码所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>importpdi>>>pdi.find(s,2)'penguin'>...
Series内部由一个NumPy数组和一个类似数组的结构index组成,如下所示: Index提供了一种通过标签查找值的方便方法。那么如何通过值查找标签呢? s.index[s.tolist().find(x)] # faster for len(s) < 1000 s.index[np.where(s.values==x)[0][0]] # faster for len(s) > 1000 我编写了find()和findal...
pivot()方法可以将长表转宽表,即树形数据转为表格型数据。 df.pivot(index='姓名', columns='科目', values='成绩') 输出: pivot()其实就是用set_index()创建层次化索引,再用unstack()重塑 df1.set_index(['姓名','科目']).unstack('科目') 数据...
>>> pdi.findall(s, 4)Index(['cat', 'dog'], dtype='object') 缺失值 Pandas开发人员特别关注缺失值。通常,你通过向read_csv提供一个标志来接收一个带有NaNs的dataframe。否则,可以在构造函数或赋值运算符中使用None(尽管不同数据类型的实现略有不同,但它仍然有效)。这张图片有助于解释这个概念: 你可以...
如果请求的索引器超出范围,.iloc将引发IndexError,除了切片索引器允许超出范围的索引(这符合 Python/NumPy 的切片语义)。允许的输入为: 一个整数,例如5。 一个整数列表或数组[4, 3, 0]。 一个包含整数1:7的切片对象。 一个布尔数组(任何NA值都将被视为False)。 一个具有一个参数(调用的 Series 或 ...
drop_duplicates()函数来删除DataFrame或Series中的重复值。 它可以使用以下方式调用: df.drop_duplicates([列1, 列2, ...列n ],keep='first',inplace=False) 其中: 列1,列2,...列n是需要去重的列。 keep参数可以控制留下哪个重复项,默认值是 keep=‘first’,表示保留第一个出现的重复值,也可以使用 ke...
def find_duplicates(df: pd.DataFrame): dup_rows = df.duplicated(subset=['State', 'Rain', 'Sun', 'Snow', 'Day'], keep=False) dup_df = df[dup_rows] dup_df = dup_df.reset_index() dup_df.rename(columns={'index': 'row'}, inplace=True) ...
.set_index(drop=) 将某一列转为行索引 .reset_index 将行索引转为列 .irow 根据整数位置选取行 .icol 根据整数位置选取列 pd.Panel 创建面板数据 .to_panel DataFrame转换为Panel .to_frame Panel转换为DataFrame 3、数据读取 pd.read_csv(sep=, delim_whitespace=, header=,skiprows=,converters=,keep_date...
第二部分. Series 和 Index Series是NumPy中的一维数组,是表示其列的DataFrame的基本组成部分。尽管与DataFrame相比,它的实际重要性正在降低(你可以在不知道Series是什么的情况下完美地解决许多实际问题),但如果不首先学习Series和Index,你可能很难理解DataFrame是如何工作的。
Pandas清洗数据时,判断重复值一般采用duplicated()方法。如果想要直接删除重复值,可以使用drop_duplicates()方法。此处较为常见,不再过多演示。 数值数据操作 我们在处理数据的时候,会遇到批量替换的情况,replace()是很好的解决方法。它既支持替换全部或者某一行,也支持替...