repeat(value) 重复每个元素指定的次数 11 count(pattern) 返回模式中每个元素的出现总数 12 startswith(pattern) 如果系列/索引中的元素以模式开始,则返回true 13 endswith(pattern) 如果系列/索引中的元素以模式结束,则返回true 14 find(pattern) 返回模式第一次出现的位置 15 find
isin(ids), 'assigned_name'] = "some new value" 过滤条件是外部函数 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """example of applying a complex external function to each row of a data frame""" def stripper(x): l = re.findall(r'[0-9]+(?:\.[0-9]+){3}', x['Text with...
Series(names_list,index=[i for i in range(1,5)])#这里的索引用的是for循环创建的列表。 print(s) 2)以字典数据创建Series import pandas as pd names_dict = {'001': 'Ann', '002': 'Lucy', '003': 'Ming', '004': 'Tina'} #key作为索引列;value作为数据列; s = pd.Series(names_...
Series( index=) 创建Series,可指定索引 pd.isnull pd.notnull 返回是否为缺失值的布尔型数组 .isnull 同上 DataFrame(columns=,index=) 创建DataFrame,可指定行索引,列索引 .T 行列转置 del 关键字 删除 .reindex(method=, fill_value=, index=, columns=) 重新索引,即按照新索引创建新对象,可指定缺失值 ...
您可以使用index,columns和values属性访问数据帧的三个主要组件。columns属性的输出似乎只是列名称的序列。 从技术上讲,此列名称序列是Index对象。 函数type的输出是对象的完全限定的类名。 变量columns的对象的全限定类名称为pandas.core.indexes.base.Index。 它以包名称开头,后跟模块路径,并以类型名称结尾。 引用对...
value_counts() #计算每一个值出现的次数 数据透视 cnblogs.com/Yanjy-OnlyO 合并数据集 append df_usa = pd[df.产地=='美国'] df_china = pdf[df.产地=='中国大陆'] df_china.append(df_usa) # 变量都是相同的,竖着相接 merge pd.merge(left,right,how='inner',on=[],left_on,right_on,sort...
nodes_id_index=pd.Index(nodes_series)print(nodes_id_index.get_loc('u_3223_4017')) [Find element's index in pandas Series] [Index.get_loc] 更多请参考[Index] 皮皮blog 检索/选择 dataframe列选择 和Series一样,在DataFrame中的一列可以通过字典记法或属性来检索,返回Series: ...
concat(objs: 'Iterable[NDFrame] | Mapping[Hashable, NDFrame]', axis=0, join='outer', ignore_index: 'bool' = False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity: 'bool' = False, sort: 'bool' = False, copy: 'bool' = True) -> 'FrameOrSeriesUnion' ...
# 统计z中个元素的频次 print(z.value_counts()) a = pd.Series([1,5,10,15,25,30]) # 计算a中各元素的累计百分比 print(a.cumsum() / a.cumsum()[a.size - 1]) 二、数据清洗函数同样,数据清洗工作也是必不可少的工作,在如下表格中罗列了常有的数据清洗的函数。
mod() Modules (find the remainder) of the values of a DataFrame mode() Returns the mode of the values in the specified axis mul() Multiplies the values of a DataFrame with the specified value(s) ndim Returns the number of dimensions of the DataFrame ne() Returns True for values that ar...