PandasIndex.values属性返回一个数组,该数组表示给定Index对象中的数据。 用法:Index.values 参数:没有 返回:数组 范例1:采用Index.values属性以返回表示给定Index对象中的数据的数组。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the indexidx = pd.I
3]}row_mask=df.isin(values).all(1)df[row_mask]valsidsids201aarow_mask0True1False2False3False...
df_inner.sort_values(by=['age']) 4、按照索引列排序: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.sort_index() 5、如果prince列的值>3000,group列显示high,否则显示low: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > ...
我们可以使用以下代码将Sector和Symbol的值移动到MultiIndex中,以完成此操作: .index属性现在显示索引为MultiIndex对象: 如上所述,MultiIndex对象包含两个或多个级别,在这种情况下为两个: 每个级别都是一个不同的Index对象: 可以通过.get_level_values()方法检索每行特定级别的索引本身的值: 使用.xs()方法通过层次索...
数据(values):通常是一个 NumPy 数组,存储实际的数据。 索引(index):一个与数据相关联的标签序列,用于访问和标识数据。索引可以是整数、字符串、日期时间等。 1.1.1Series的创建与基本属性 a. 从不同数据源创建Series Pandas 提供了多种创建Series对象的方式: ...
data.info()<class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:285entries,0to284Columns:1500entries,date to 2846Adtypes:float64(1497),int64(2),object(1)memory usage:3.3+MB 上述数据中包含285行,1500列,其中type列为object,date和hour列为int64类型,其余列均为float64类型。memory表明数据总共占用了约3.3M内...
values: color_count.values # 结果 array([ 200, 500, 100, 1000]) 也可以使用索引来获取数据: color_count[2] # 结果 100 1.2.2 DataFrame DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象,既有行索引,又有列索引: 行索引,表明不同行,横向索引,叫index,0轴,axis=0 列索引,表名不同列,纵向...
values:聚合指标 aggfunc:聚合方式(sum/mean等) margins:添加总计行/列 5. 时间序列处理:重采样与滑动窗口 (1) 时间维度深度分析 复制 # 日期维度转换 df['year_month']=df['order_date'].dt.to_period('M')# 月度重采样分析(时间序列) monthly_sales=df.set_index('order_date').resample('M')['to...
Series 类型的基本操作,主要是对 data 和 index 进行操作: python s = pd.Series([6, 5, 4, 3], index=['a', 'b', 'c', 'd']) # 获取所有索引 s.index # 获取所有值 s.values # 根据索引获取值(自动索引和自定义索引并存) s['b'] # 值为5 s[1] # 值为5 # 两套索引并存,但不能...
in Series._get_value(self, label, takeable) 1234 return self._values[label] 1236 # Similar to Index.get_value, but we do not fall back to positional -> 1237 loc = self.index.get_loc(label) 1239 if is_integer(loc): 1240 return self._values[loc] File ~/work/pandas/pandas/pandas/...