例如,对象数据类型序列最有用的方法之一是value_counts,它计算每个唯一值的所有出现次数: >>> director.value_counts()Steven Spielberg 26Woody Allen 22Martin Scorsese 20Clint Eastwood 20..Fatih Akin 1Analeine Cal y Mayor 1Andrew Douglas 1Scott Speer 1Name: director_name, Length: 2397, dtype: int64...
indices.stop, indices.step, dtype=np.intp 4131 ) -> 4133 new_data = self._mgr.take( 4134 indices, 4135 axis=self._get_block_manager_axis(axis), 4136 verify=True, 4137 ) 4138 return self._constructor_from_mgr(new_data
In [53]: A, rows, columns = ss.sparse.to_coo( ...: row_levels=["A", "B", "C"], column_levels=["D"], sort_labels=False ...: ) ...: In [54]: A Out[54]: <3x2 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>' with 3 stored elements in COOrdinate format> In [55]...
df[df['column_name'] > value] # 筛选满足条件的数据 df.sort_values(by='column_name', ascending=False) # 按列名降序排序数据 数据分组和聚合: 使用pandas 进行分组统计: df.groupby('column_name').mean() # 按指定列分组并计算均值 df.groupby('column_name').agg({'another_column': ['mean',...
s = pd.Series(data, index=index) 在这里,data可以是许多不同的东西: 一个Python 字典 一个ndarray 标量值(比如 5) 传递的索引是一个轴标签列表。因此,这根据data 是的情况分为几种情况: 来自ndarray 如果data是一个 ndarray,则索引必须与data的长度相同。如果没有传递索引,将创建一个具有值[0, ..., ...
数据框 df.loc[row_indexer,column_indexer] 基础 正如在上一节介绍数据结构时所提到的那样,使用[](__getitem__ 对于熟悉在Python中实现类行为的人员而言)进行索引的主要功能是选择低维切片。下表显示了使用索引pandas对象时的返回类型值[]: 对象类型 选拔 返回值类型 ...
pd.series(data,index,dtype,name,copy) Series是一维的数组,和NumPy数组不一样:Series多了索引 主要有以下几个参数 data:数据 index:定义行索引,参数接收值为str,如果未指定,将会生成由0开始的整形正序数值,0,1,2,3,4,5,6...,如指定,将会生成我们指定的索引,如ABCDEF...,如果指定索引的话,一定要记得和...
(f, axis="columns") File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/frame.py:10374, in DataFrame.apply(self, func, axis, raw, result_type, args, by_row, engine, engine_kwargs, **kwargs) 10360 from pandas.core.apply import frame_apply 10362 op = frame_apply( 10363 self, 10364 func=func, ...
value_counts) df.duplicated() # 重复行 df.drop_duplicates() # 删除重复行 # set_option、reset_option、describe_option 设置显示要求 pd.get_option() # 设置行列最大显示数量,None 为不限制 pd.options.display.max_rows = None pd.options.display.max_columns = None df.col.argmin() # 最大值[...
and n-1thindex is the last row. On the other hand, columns are the different fields that contain their particular values when we create a DataFrame. We can perform certain operations on both rows & column values. Here, we are going to learn how to get the index number of a column. ...