unique、nunique,也是仅适用于series对象,统计唯一值信息,前者返回唯一值结果列表,后者返回唯一值个数(number of unique) sort_index、sort_values,既适用于series也适用于dataframe,sort_index是对标签列执行排序,如果是dataframe可通过axis参数设置是对行标签还是列标签执行排序;sort_values是按值排序,如果是dataframe对...
sr1+sr2 sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b']) sr1+sr3 图例展示: 2.如何在两个Series对象相加时将缺失值设为0? sr1.add(sr3, fill_value=0) 灵活的算术方法:add, sub, div, mul 六、pandas:Series缺失数据 1.缺失数据:使用NaN(Not a Number)来表示缺失数据。其值...
pandas.Int64Index(data=None,# 生成索引的数据dtype=None,# 索引类型,默认是int64copy=False,# 是否生成副本name=None)# 使用名称 In 14: 代码语言:txt AI代码解释 pd.Int64Index([1,2,3,4]) Out14: 代码语言:txt AI代码解释 Int64Index([1, 2, 3, 4], dtype='int64') In 15: 代码语言:txt AI...
Series内部由一个NumPy数组和一个类似数组的结构index组成,如下所示: Index提供了一种通过标签查找值的方便方法。那么如何通过值查找标签呢? s.index[s.tolist().find(x)]# faster for len(s) < 1000s.index[np.where(s.values==x)[0][0]]# faster for len(s) > 1000 我编写了find()和findall()...
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas,期望能给答主一点启发。 一、Python生态里的Pandas 五月份TIOBE编程语言排行榜,Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学,另一方面是因为强大的第三方库生态。 要说杀手级的库,很难...
另外可以通过pandas.MultiIndex.get_level_values(level)方法获取特定级别标签值 的向量,这个向量的长度将等于索引的长度。参数level 是级别在MultiIndex中的整 数位置,或者是级别的名称 print(use_df.index.get_level_values(0))#第一层位置print(use_df.index.get_level_values('number'))#第一层标签名称print(...
Index(['one','two','three'],name='number')) result = data.stack() result 我们使用unstack()将数据的列旋转为行,默认是最里层的行索引: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 result.unstack() 默认unstack是将最里层的行索引旋转为列索引,不过我们可以指定unstack的层级,unstack之后作为...
['Maggie','Kitkat','EveryDay'],'Dabur':['Chawanprash','Honey','Hair oil']})# Display DataFrameprint("Original DataFrame:\n",df,"\n")# Getting index number of "Nestle" columnresult=df.columns.get_loc('Nestle')# Display Resultprint("The index number of the column 'Nestle' is:\n...
使用pdi.insert (df。columns, 0, ' new_col ', 1)用CategoricalIndex正确处理级别。 操作级别 除了前面提到的方法之外,还有一些其他的方法: 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, ...
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。