获取DataFrame 对象中元素的总数 pandas.DataFrame.size() 以下代码执行的结果为? import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) print(df.size) A选项: 3 B选项: 6 C选项: 4 D选项: 2 正确答案是:B 图一:问题解析 图二:运...
shape 返回表示DataFrame的维度的元组。 size 返回表示对象中元素数量的整数。 style 返回一个Styler对象。 values 返回DataFrame的Numpy表示。 方法: 方法描述 abs() 返回每个元素的绝对值的Series/DataFrame。 add(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的加法,逐元素执行(二进制运算符add)。 add...
DataFrame.values 返回DataFrame 的数据部分(numpy 数组)。 DataFrame.index 返回DataFrame 的行索引。 DataFrame.columns 返回DataFrame 的列名。 DataFrame.dtypes 返回每列的数据类型。 DataFrame.shape 返回DataFrame 的形状(元组形式)。 DataFrame.size 返回DataFrame 中元素的总数。 DataFrame.empty 检查DataFrame 是否为...
DataFrame.ge(other[, axis, level])类似Array.ge DataFrame.ne(other[, axis, level])类似Array.ne DataFrame.eq(other[, axis, level])类似Array.eq DataFrame.combine(other, func[, fill_value, …])Add two DataFrame objects and do not propagate NaN values, so if for a DataFrame.combine_first(...
在这篇文章中,我们将了解 pandas 的内存使用,以及如何只需通过为列选择合适的数据类型就能将 dataframe 的内存占用减少近 90%。 处理棒球比赛日志 我们将处理 130 年之久的美国职业棒球大联盟(MLB)比赛数据,这些数据来自 Retrosheet:http://www.retrosheet.org/gamelogs/index.html。
as_index:表示聚合后的聚合标签是否以DataFrame索引形式输出,默认为True sort:表示是否对分组依据分组标签进行排序,默认为True 返回Groupby 对象: Groupby.get_group(‘A’):返回A组的详细数据 Groupby.size():返回每一组的频数 数据: left = pd.DataFrame({'student_id':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12...
pd.util.testing.N = 100000pd.util.testing.K = 5df = pd.util.testing.makeDataFrame()在该例子中，仅需要一个数据框架，其中的值可完全不计。现在，将数据帧保存到一个CSV文件中，并检查其大小。importosdf.to_csv('sample.csv')os.path.getsize('sample.csv')然后，可以试试将相同的数据帧输出到压缩...
Many functions, like drop, which modify the size or shape of a Series or DataFrame, can manipulate an object in-place without returning a new object: ->(可以用inplace=True来指定原定修改, 很多方法都可试一波的) "原地删除第2,3列"data.drop(['two','three'], axis='columns', inplace=Tru...
一些操作,比如pandas.DataFrame.groupby(),在块方式下要困难得多。在这些情况下,最好切换到一个实现这些分布式算法的不同库。 使用其他库 还有其他类似于 pandas 并与 pandas DataFrame 很好配合的库,可以通过并行运行时、分布式内存、集群等功能来扩展大型数据集的处理和分析能力。您可以在生态系统页面找到更多信息。
1. 选取多个DataFrame列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director = movie[['actor_1_name', 'actor_2_name', 'actor_3_name', 'director_name']] movie_actor_director.head() Out[2]: 代码...