df=pd.DataFrame({'name':['Alice','Bobby','Carl','Dan','Ethan'],'experience':[1,1,5,7,7],'salary':[175.1,180.2,190.3,205.4,210.5],})defexclude_last_n_columns(data_frame,n):returndata_frame.iloc[:,:-n]print(exclude_last_n_columns(df,2))print('-'*50)print(exclude_last_n_...
DataFrame.nlargest(n, columns, keep='first') Series.nlargest(n, keep='first') DataFrame.nsmallest(n, columns, keep='first') Series.nsmallest(n, keep='first') n是一个整数,表示要返回的行数或值数。 columns是一个标签或标签列表,表示要按照哪些列进行排序。只适用于DataFrame,不适用于Series。 ke...
'first:根据元素数据中出现的顺序依次分配排名,即按照它们出现的顺序,其排名分别为k,k+1,...k+N-1 'dense:类似于'min',但是排名并不会跳跃。即比v大的下一个数值排名为k+1,而不是k+N numeric_only:一个布尔值。如果为True,则只对float/int/bool数据排名。仅对DataFrame有效 ...
1.9 DataFrame.columns 1.10 DataFrame.sort_values/Series.sort_values 1.11 DataFrame.sort_index/Series.sort_index 1.12 DataFrame.value_counts/Series.value_counts 1.13 DataFrame.count/Series.count 1.14 DataFrame.nunique/Series.nunique 1.15 http://DataFrame.info 1.16 DataFrame.describe 1.17 DataFrame.memory...
["bar", "two"], ["foo", "one"], ["foo", "two"]], ...: columns=["first", "second"], ...: ) ...: In [11]: pd.MultiIndex.from_frame(df) Out[11]: MultiIndex([('bar', 'one'), ('bar', 'two'), ('foo', 'one'), ('foo', 'two')], names=['first', 'second...
nlargest(n = 6, #选择最大的几个值进行排序,int columns='Python',#排序依据的索引标签,list或者str(仅有一个标签时),同sort_values用法 keep='all') # 排序时如果出现重复值如果处理,默认first,保留第一个出现的值,last为保留最后一个出现的值,all为保留索引,all的话可能出现保留的条数大于n的情况...
In [44]: df.columns Out[44]: Index(['one','two'], dtype='object') 从ndarrays / 列表的字典 所有的 ndarrays 必须具有相同的长度。如果传递了索引,它也必须与数组的长度相同。如果没有传递索引,结果将是range(n),其中n是数组的长度。
df.head(n) | First n rows of the DataFrame df.tail(n) | Last n rows of the DataFrame df.shape() | Number of rows and columns df.info() | Index, Datatype and Memory information df.describe() | Summary statistics for numerical columns ...
一:pandas简介 Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名(NumPy、Matplotlib、Pandas)。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具,它的目标是成为强大、
df.rename(columns={'old_name':'new_ name'}) # 选择性更改列名 df.set_index('column_one') # 将某个字段设为索引,可接受列表参数,即设置多个索引 df.reset_index("col1") # 将索引设置为col1字段,并将索引新设置为0,1,2... df.rename(index=lambdax:x+1) # 批量重命名索引 6.数据分组、排...