"value": np.random.randn(4)}) In [2]: df1 Out[2]: key value 0 A 0.469112 1 B -0.282863 2 C -1.509059 3 D -1.135632 In [3]: df2 = pd.DataFrame({"key": ["B", "D", "D", "E"], "value": np.random.randn(4)}) In [4]: df2 Out[4]: key value 0 B 1.212112 1 ...
in Flags.allows_duplicate_labels(self, value) 94 if not value: 95 for ax in obj.axes: ---> 96 ax._maybe_check_unique() 98 self._allows_duplicate_labels = value File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:715, in Index._maybe_check_unique(...
[label] 1236 # Similar to Index.get_value, but we do not fall back to positional -> 1237 loc = self.index.get_loc(label) 1239 if is_integer(loc): 1240 return self._values[loc] File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:3812, in Index.get_loc(self, key) 3807 if ...
To get the index of the “True” values in a Pandas Series, you can use the index attribute along with boolean indexing. Here’s a simple way to do it:Import Pandas:import pandas as pdCreate your Series: series = pd.Series([True, False, True, False, True])...
a0.0dtype: float64 注意 NaN(不是一个数字)是 pandas 中使用的标准缺失数据标记。 来自标量值 如果data是一个标量值,则必须提供一个索引。该值将被重复以匹配索引的长度。 In [12]: pd.Series(5.0, index=["a","b","c","d","e"])
你可以用argmax (df['Value'] > 45).argmax() # 4(df['Value'] > 22).argmax() # 2(df['Value'] > 60).argmax() # 6 这假设'Value'已排序,但它可以工作,因为比较的结果是布尔数组,所以它返回第一个True值的索引。 Edit 更严格地说,我们可以支持大于数组中任何值的数字: tmp = (df['Valu...
a.value_counts().plot(kind='bar', title = 'title', xlabel='Frequency') df.a.value_counts().plot(kind='pie') ## 类似于Series的画图。Values画图,index作为 x 轴的 ticks 单变量画图,直方图:df['income'].hist(); 双变量画图,散点图:df.scatter(x='eduyear', y='price'); sort_values(...
read_excel可以通过将列列表传递给index_col和将行列表传递给header来读取MultiIndex索引。如果index或columns具有序列化级别名称,也可以通过指定构成级别的行/列来读取这些级别。 例如,要读取没有名称的MultiIndex索引: In [424]: df = pd.DataFrame(...: {"a": [1, 2, 3, 4], "b": [5, 6, 7, 8]...
index 指定DataFrame的行索引,可以是列表或数组等。 columns 指定DataFrame的列索引,可以是列表或数组等 dtypes 指定DataFrame的数据类型,可以是Python内置数据类型或Numpy数据类型。 copy 默认为False,表示不对输入数据进行复制操作。 na_value 用于替换缺失值的标量值 # 使用字典创建数据框 data = {"Name":["Alice"...
(1) 查看文本变量名及种类#方法一: value_countsdf['Sex'].value_counts()df['Cabin'].value_counts()df['Embarked'].value_counts()#方法二: uniquedf['Sex'].unique()df['Sex'].nunique()#(2) 将文本变量Sex, Cabin ,Embarked用数值变量12345表示#方法一: replacedf['Sex_num'] = df['Sex']...