原文:pandas.pydata.org/docs/getting_started/index.html 安装 使用conda? pandas 是Anaconda发行版的一部分,可以使用 Anaconda 或 Miniconda 进行安装: conda install -c conda-forge pandas 更喜欢 pip 吗? 可以通过 pip 从PyPI安装 pandas。 pip
然后使用DataFrame的log和reset_index函数组合列。这假设每行上只有一个":“符号，将" key”列与"value...
# 使用ix进行下表和名称组合做引 data.ix[0:4, ['open', 'close', 'high', 'low']] # 推荐使用loc和iloc来获取的方式 data.loc[data.index[0:4], ['open', 'close', 'high', 'low']] data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open', 'close', 'high', 'low'])] open close hig...
如上所述,这可以通过使用as_index选项来更改: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [96]: grouped = df.groupby(["A", "B"], as_index=False) In [97]: grouped.agg("sum") Out[97]: A B C D 0 bar one 0.254161 1.511763 1 bar three 0.215897 -0.990582 2 bar two -0.077118 ...
index =None,# 行索引默认columns=['Python','Math','En'])# 列索引# headr1 = df.head(3)# 显示头部3行,默认5个# tailr2 = df.tail(3)# 显示末尾3行,默认5个display(r1,r2) shape/dtypes - 数据形状/数据类型 importnumpyasnpimportpandasaspd# 创建 shape(150,3)的二维标签数组结构DataFramedf ...
pandas Index对象支持重复值。如果在 groupby 操作中使用非唯一索引作为组键,则相同索引值的所有值将被视为一个组,因此聚合函数的输出将仅包含唯一索引值: In [15]: index = [1, 2, 3, 1, 2, 3] In [16]: s = pd.Series([1, 2, 3, 10, 20, 30], index=index) In [17]: s Out[17]:...
shape) print("Get number of rows:", df.shape[0]) print("Get number of columns:", df.shape[1]) # Output: # Empty DataFrame # Columns: [] # Index: [] # Get the shape of empty DataFrame: (0, 0) # Get number of rows: 0 # Get number of columns: 0 6. Get Size of ...
df.to_excel("path_to_file.xlsx", index_label="label", merge_cells=False)• 1 为了将单独的DataFrame写入单个 Excel 文件的不同工作表中,可以传递一个ExcelWriter。 with pd.ExcelWriter("path_to_file.xlsx") as writer:df1.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1")df2.to_excel(writer, sheet_...
row = df.index.get_loc(1102) df[row:row+1] ② 多行索引: #用切片,如果是选取指定的某几行,推荐使用loc,否则很可能报错 df[3:5] ③ 单列索引: df['School'].head() ④ 多列索引: df[['School','Math']].head() ⑤函数式索引: df[lambda x:['Math','Physics']].head() ⑥ 布尔索引...
如果加载时没有指定索引,我们可以使用df.set_index()指定: df = pd.read_excel(data) # 读取数据不设索引 df.set_index('name') # 设置索引 如果需要,我们还可以设置两层索引: df.set_index(['name', 'team']) # 设置两层索引 df.set_index([df.name.str[0],'name']) # 将姓名的第一个字母...