先定义函数get_citystate(item),功能是只提取元素中的有效信息。然后,我们将这个函数传入applymap(),并应用于df3,看起来是不是干净多了,结果如下: 六、copy 如果你没听说过它的话,我不得强调它的重要性。输入下面的命令: importpandasaspd df1=pd.DataFrame({a:[0,0,0],b:[1,1,1]})df2=df1 df2[a]...
df_excel=pd.read_excel('pandas/joyful-pandas-master/data/table.xlsx')df_excel.head() 2. 写入 1) csv格式 df.to_csv('pandas/joyful-pandas-master/data/new_table.csv') 2) xls或xlsx格式 df.to_excel('pandas/joyful-pandas-master/data/new_table2.xlsx',sheet_name='Sheel1') 三、基本数据...
get_dummies(df_data) 替换值 # 按列值替换 num_encode = { 'AHD': {'No':0, "Yes":1}, } heart_df.replace(num_encode,inplace=True) 删除列 df_jj2.drop(['coll_time', 'polar', 'conn_type', 'phase', 'id', 'Unnamed: 0'],axis=1,inplace=True) groupby # 0.从sklearn加载iris...
我们可以使用sys.getsizeof()函数来证明这一点,首先查看单个的字符串,然后查看pandas series中的项。 from sys import getsizeofs1 = 'working out's2 = 'memory usage for's3 = 'strings in python is fun!'s4 = 'strings in python is fun!'for s in [s1, s2, s3, s4]: print(getsizeof(s))...
DataFrame(data) # 填充缺失值 df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 使用前向填充 print(df) 处理异常值 代码语言:javascript 复制 # 删除异常值 threshold = 3 df = df[(df < threshold).all(axis=1)] print(df) 处理重复值 代码语言:javascript 复制 # 删除重复值 df.drop_duplicates(...
get_dummies可以将DF中的一列转换成为k列的0和1组合: 代码语言:javascript 复制 df = pd.DataFrame({'key': list('bbacab'), 'data1': range(6)}) df Out[9]: data1 key 0 0 b 1 1 b 2 2 a 3 3 c 4 4 a 5 5 b pd.get_dummies(df['key']) Out[10]: a b c 0 0 1 0 1 ...
#获取身份证号的最后一个字符df["身份证"].str.get(-1)#将身高列使用冒号分割,得到新的列表df["身高"].str.split(":")#获取身高列分割后的第一组数据df["身高"].str.split(":").str.get(0) get函数用于获取指定位置的字符串 效果图:
pdi.get_level(obj, level_id)返回通过数字或名称引用的特定级别,可用于DataFrames, Series和MultiIndex pdi.set_level(obj, level_id, labels)用给定的数组(list, NumPy array, Series, Index等)替换关卡的标签 pdi.insert_level (obj, pos, labels, name)使用给定的值添加一个层级(必要时适当广播) ...
类似字典的get()方法 通过索引/列标签查找值 索引对象 设置/重置索引 返回视图与副本 MultiIndex / 高级索引 分层索引(MultiIndex) 具有分层索引的高级索引 MultiIndex的排序 Take 方法 索引类型 杂项索引 FAQ 写时复制(CoW) 之前的行为 迁移到写时复制
构建哑变量,get_dummies实践 query的用法 dataframe的iterrows dataframe增加一行(还有增加一列) 根据空值比例筛选行 dataframe中判断为空的方法 all() 函数 1、表的连接 pandas库的pd.merge函数(可根据索引匹配) 【python】详解pandas库的pd.merge函数_brucewong0516的博客-CSDN博客 pd.concat()函数,横向连接,纵向连...