我们要注意区分,python的基础类型有很多,比如list,tuple等。而Pandas只有两种数据结构,一维的Series和二维的DataFrame。最明显的区别是Series具有标签索引(index),且,list和Series可以相互转换。如下: series_1 = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 5, np.nan, 'hello series', [ 6, 7, 8]], name='series_...
Pandas 的 Index 对象是用于标识轴标签的基类,它提供了丰富的功能来表示和管理数据的索引。 以下是 Index 对象的一些关键特性和用途: 唯一标识:Index 对象为数据提供唯一的标识符,这对于数据的选择和操作至关重要。 标签基础:与基于位置的索引(如 Python 列表的索引)不同,Index 允许基于标签的索引,这使得数据操作更...
上述方法生成的Index对象就是一个单层索引了,Index对象具有以下基本属性 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>a=pd.Index(list('ABCD'))>>>aIndex(['A','B','C','D'],dtype='object')# 值构成的数组>>>a.array<PandasArray>['A','B','C','D']Length:4,dtype:object # ...
value_counts方法 pandas.DataFrame按照某几列分组并统计:groupby+count pandas.DataFrame按照某列分组并求和 pandas.DataFrame按照某列分组并取出某个小组:groupby+get_group pandas.DataFrame排序 pandas.DataFrame按照行标签或者列标签排序:sort_index方法 pandas.DataFrame按照某列值排序:sort_values方法by参数 pandas....
PandasIndex.tolist()函数返回值列表。这些都是标量类型,这是Python标量(用于str,int,float)或pandas标量(用于Timestamp /Timedelta /Interval /Period)。 用法:Index.tolist() 参数:没有 返回:清单 范例1:采用Index.tolist()函数将索引转换为列表。
使用DataFrame的index属性和columns属性可以得到行索引和列索引,在后面传入对应的数值就可以将数值索引转换成索引名。链式调用index属性和columns属性的get_indexer()方法,就可以将索引名转换成数值索引,get_indexer()中传入需要转换的索引名列表,即使只转换一个索引名,也要用列表的方式传入。
random.randn(4, 3), columns = list('abc'), index = ['Ohio', 'Colorado', 'Utah', 'New York']) print(frame) np.abs(frame) #使用了np的abs(绝对值)方法 另外一个常用操作是将函数应用到一行或一列的一维数组上,DataFrame的apply方法可以实现这个功能,是个很有用的方法。 代码语言:javascript ...
序列属性 s1 = pd.Series([1, -2, 2.3, 'hq']) va1 = s1.values in1 = s1.index va2 = list(va1) print(va2) # 通过list转为列表 # 3.序列方法 s5 = [1, 2, 2.3, 'andy', 'liu', 'li', 'andy'] # 将列表转为序列 s5 = pd.Series(s5) s51 = s5.unique() # 去重 s52 =...
get_indexer(target, method=None, limit=None, tolerance=None)给定当前索引,计算新索引的索引器和掩码。然后应该将索引器用作 ndarray.take 的输入,以将当前数据与新索引对齐。参数: target: index method:{无,‘pad’/'ffill',‘backfill’/'bfill',‘nearest’},可选 默认值:仅精确匹配。 pad /ffill:...
mylist = list('abcedfghijklmnopqrstuvwxyz') myarr= np.arange(26) mydict=dict(zip(mylist, myarr)) ser=pd.Series(mydict)#series转换为dataframedf =ser.to_frame()#索引列转换为dataframe的列df.reset_index(inplace=True)print(df.head())#> index 00 a 01 b 1 ...