(4)"columns" : dict like {column -> {index -> value}} 例如:'{"city":{"guangzhou":"20","zhuhai":"20"},"home":{"price":"5W","data":"10"}}' 和index的输出结果相反,行列转置了。 (5)‘values’ : just the values array。 例如:v='[["a",1],["b",2]]' ...
3]}row_mask=df.isin(values).all(1)df[row_mask]valsidsids201aarow_mask0True1False2False3False...
DataFrame、Index、Column、Axis、数据和缺失值是Pandas中非常重要的概念，熟练掌握它们将有助于你进行数据处理和分析。
get_level_values可以对指定层级索引查询,level指定层级。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 按层级获取索引 df.index.get_level_values(level=1)# 查找行的二级索引 df.index.get_level_values(level=0)# 查找行的一级索引 df.columns.get_level_values(level=1)# 查找列的二级索引 df...
data.iloc[(data.type=='AQI').values]# 获取所有站点的AQI数据 ⚠️ 由于 data.type == 'AQI' 返回的是 Series,我们只需要获取其中的值,因此指定.values属性。又超纲了==。 可调用函数传入可调用函数给.iloc,函数返回值应为:单个整数,整数数组,数组切片或者逻辑数组。
index 获取行索引 columns 获取列索引 T 转置 values 获取值索引 describe 获取快速统计 Copy one two a12b21c33# 这样一个数组df--- df.index > Index(['a','b','c'], dtype='object') --- df.columns > Index(['one','two'], dtype
s=pd.Series( data, index, dtype, copy)#参数说明:#data 输入的数据,可以是列表、常量、ndarray 数组等。#index 索引值必须是惟一的,如果没有传递索引,则默认为 #np.arrange(n)。#dtype dtype表示数据类型,如果没有提供,则会自动判断得出。#copy 表示对 data 进行拷贝,默认为 False。
index_col 指定某列作为索引 skip_row 指定跳过某些行 na_values 指定某些字符串表示缺失值 parse_dates 指定某些列是否被解析为日期,布尔值或列表 df = pd.read_csv("601318.csv") #默认以,为分隔符 - pd.read_csv("601318.csv",sep='\s+') #匹配空格,支持正则表达式 ...
+ 传递一个整数来引用工作表的索引。索引遵循 Python 约定,从 0 开始。+ 传递一个字符串或整数列表,返回指定工作表的字典。+ 传递`None`返回所有可用工作表的字典。```py# Returns a DataFramepd.read_excel("path_to_file.xls", "Sheet1", index_col=None, na_values=["NA"])...
df.reset_index("col1") # 将索引设置为col1字段,并将索引新设置为0,1,2... df.rename(index=lambdax:x+1) # 批量重命名索引 6.数据分组、排序、透视 常用的数据分组的13个用法: df.sort_index().loc[:5] # 对前5条数据进索引排序 df.sort_values(col1) # 按照列col1排序数据,默认升序排列 ...