方法描述 Index.min() 返回Index 中的最小值。 Index.max() 返回Index 中的最大值。 Index.argmin() 返回最小值的索引位置。 Index.argmax() 返回最大值的索引位置。 Index.value_counts() 返回Index 中每个值的频率。MultiIndex 方法方法描述 pd.MultiIndex.from_arrays() 从数组创建 MultiIndex。 pd....
pivot(index='name', columns='subject', values='score') # 将宽格式的数据框转化为长格式 df.melt(id_vars=['name', 'age'], var_name='subject', value_name='score') 10. 时间序列数据处理 Pandas提供了多种方法来处理时间序列数据,例如可以使用to_datetime()方法将字符串转化为日期格式,使用...
index=['India', 'USA', 'China', 'Russia'])#compute a formatted string from each floating point value in framechangefn = lambda x: '%.2f' % x# Make changes element-wisedframe['d'].map(changefn)
In [1]: import numba In [2]: def double_every_value_nonumba(x): return x * 2 In [3]: @numba.vectorize def double_every_value_withnumba(x): return x * 2 # 不带numba的自定义函数: 797 us In [4]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) ...
def get_max(g):df = g.sort_values('语文',ascending=True)print(df)return df.iloc[-1,:]df2.groupby('性别').apply(get_max)# 7.17 按列省份、城市进行分组，计算语文、数学、英语成绩最大值的透视表df.pivot_table(index=['省份','城市'], values=['语文','数学','英语'], aggfunc=max)...
MultiIndex对象是标准Index对象的分层类比,通常在 pandas 对象中存储轴标签。您可以将MultiIndex视为元组数组,其中每个元组都是唯一的。可以从数组列表(使用MultiIndex.from_arrays())、元组数组(使用MultiIndex.from_tuples())、可迭代的交叉集(使用MultiIndex.from_product())或DataFrame(使用MultiIndex.from_frame())创...
max(), x.mean(), x.max()-x.min()], index = ['最小值', '最大值', '平均值', '极差']) frame.apply(f) 4.5 排序 排序时对数据集的重要操作,有时候我们把数据输出到excel并要求排序,我们就需要用到该操作。 Series对象用sort_index排序;而DataFrame利用sort_index方法和sort_values方法排序,...
在第二个轴上使用max并重新处理数据帧以选择与每行最大值匹配的列: # get max value per row and identify matching cellsm = df.eq(df.max(axis=1), axis=0)# mask and reshape to 1D (removes the non matches)s = m.where(m).stack()# aggregate to produce the final resultdf['C'] = (...
gb.get_group('A') 3,groups属性和indices属性 GroupBy的groups和indices属性,返回的结果都是字典类型,key是group name,value是行索引构成的数组或列表。 通过这两个属性,可以获得小组的数据: 四,分组内数据的排序 由于字典结构没有sort_values()函数,因此不能在分组之后进行排序,但是可以首先对DataFrame进行排序,然...
File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py:1237,inSeries._get_value(self, label, takeable)1234returnself._values[label]1236# Similar to Index.get_value, but we do not fall back to positional->1237loc = self.index.get_loc(label)1239ifis_integer(loc):1240returnself._values[loc] ...