In [21]: sa.a = 5 In [22]: sa Out[22]: a 5 b 2 c 3 dtype: int64 In [23]: dfa.A = list(range(len(dfa.index))) # ok if A already exists In [24]: dfa Out[24]: A B C D 2000-01-01 0 0.469112 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1 1.212112 0.119209 -1.044236 2000-01...
# 遍历数据集的每一行 for index, row in df.iterrows(): # 遍历每一行中的每个元素 for column, value in row.iteritems(): # 输出索引和值中的列名 print("索引:", index) print("列名:", column) print("值:", value) 如果需要将索引和值中的列名保存到列表中,可以使用以下代码: 代码语言:txt ...
而另一个常见的应用情况是某些特定栏位，只要一样的话就删除或仅保留一笔。举例来说，各个国家相同的影片类型资料保留一笔就好，也就是影片类型(type)与国家(country)两个栏位的资料，相同的话仅保留一笔，就可以使用以下的Pandas方法(Method )：drop_duplicates([column_name,...])：指定的栏位资料重复就删除。
# create a dataframedframe = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['India', 'USA', 'China', 'Russia'])#compute a formatted string from each floating point value in framechangefn = lambda x: '%.2f' % x# Make...
df = pd.DataFrame( index=pd.date_range("2023-01-01", "2023-12-31") ) df["value"] = list(range(len(df))) df 可以将数据聚合到每周频率,并计算每个时间段中有多少观测值: df.resample("W").count() 可以轻松地对每个月的值进行求和(按月初进行索引)。 df.resample("MS").sum() resample...
10, (6,4)), columns=list('abcd')) print(df)输出：a b c d Item Type ...
columns=list('bde'),index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon'])series3 = frame['d']frame.sub(series3, axis='index') #指定运算的为按照列进行运算 3.pandas运算#apply(f,axis=0):,对一行或一列元素使用函数f(abs,sum)#applymap: 对每一个DataFrame元素实施运算#map:对每一个Series元素进行...
->1121returnself._get_value(key)1123# Convert generator to list before going through hashable part1124# (We will iterate through the generator there to check for slices)1125ifis_iterator(key): File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py:1237,inSeries._get_value(self, label, takeable)...
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) pdi.drop...
df[column].unique() 1. 查看后 x 行的数据 # Getting last x rows. df.tail(5) 1. 2. 跟head 一样,我们只需要调用 tail 并且传入想要查看的行数即可。注意,它并不是从最后一行倒着显示的,而是按照数据原来的顺序显示。 修改列名 输入新列名即可 ...