1、DataFrame的创建 # 导入pandas import pandas as pd pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) 参数: index:行标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns:列标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False) 参数: data : 类array类型,Series或者是DataFrame类型. prefix : 字符串,或者字符串列表,或者字符串字典.默认为None,这里应该传入一个字符串列表,且这个列表的长度是和将要被get_dumm...
通过传递具有日期时间索引和标记列的 NumPy 数组使用date_range()和标记列来创建一个DataFrame: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [5]: dates = pd.date_range("20130101", periods=6) In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01...
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False) 1. 该方法可以讲类别变量转换成新增的虚拟变量/指示变量。 常用参数 data : array-like, Series, or DataFrame 输入的数据 prefix : string, list of strings, or dict of strings,...
DataFrame.join() merge_ordered() merge_asof() compare() 重塑和透视表 pivot()和pivot_table() stack()和unstack() melt()和wide_to_long() get_dummies()和from_dummies() explode() crosstab() cut() factorize() 处理文本数据 文本数据类型 ...
Pandas 是 Python 数据分析生态系统的核心库,它构建在 NumPy 之上,提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。理解 Pandas 的核心数据结构——Series和DataFrame——的内部机制、创建方式、基本操作以及它们与 NumPy 的关系,是掌握 Pandas 的第一步,也是至关重要的一步。
Pandas中一共有三种数据结构,分别为:Series、DataFrame和MultiIndex(老版本中叫Panel)。 其中Series是一维数据结构,DataFrame是二维的表格型数据结构,MultiIndex是三维的数据结构。 1.2.1 Series Series是一个类似于一维数组的数据结构,它能够保存任何类型的数据,比如整数、字符串、浮点数等,主要由一组数据和与之相关的索...
Pandas中一共有三种数据结构,分别为:Series、DataFrame和MultiIndex(老版本中叫Panel )。 其中Series是一维数据结构,DataFrame是二维的表格型数据结构,MultiIndex是三维的数据结构。 1.2.1 Series Series是一个类似于一维数组的数据结构,它能够保存任何类型的数据,比如整数、字符串、浮点数等,主要由一组数据和与之相关的...
pd.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False) 目的:将一个分类变量转变为一个虚拟矩阵,数值变量不转换。 data:可以是array,Series,DataFrame, prefix:是否增加前缀 prefix_sep:与前缀之间的分隔符,默认为下划线 dummy_na:False:忽略Nan...
example_2 = pd.DataFrame(data)example_2#任务二:加载数据集“train.csv”文件#使用相对路径加载,并展示前三行数据df = pd.read_csv('train.csv')df.head(3)#任务三:查看DataFrame数据的每列名称df.columns#任务四:查看“Cabin”这列数据的所有值