[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xhPbSqzi-1681365561386)(https://gitcode.net/apachecn/apachecn-ds-zh/-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00431.jpeg)] 使用.get_options_data()读取实际数据: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来...
boxplot([column, by, ax, fontsize, rot, …]) 从DataFrame列制作箱形图。clip([lower, upper, axis, inplace]) 修剪输入阈值处的值。combine(other, func[, fill_value, overwrite]) 与另一个DataFrame进行按列合并。combine_first(other) 在其他位置的相同位置更新具有值的空元素。compare(other[, ...
5155 method=method, 5156 copy=copy, 5157 level=level, 5158 fill_value=fill_value, 5159 limit=limit, 5160 tolerance=tolerance, 5161 ) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py:5610, in NDFrame.reindex(self, labels, index, columns, axis, method, copy, level, fill_value, limit...
{ ...: "Participated": lambda x: x.value_counts()["yes"], ...: "Passed": lambda x: sum(x == "yes"), ...: "Employed": lambda x: sum(x), ...: "Grade": lambda x: sum(x) / len(x), ...: } ...: ) ...: Out[156]: Participated Passed Employed Grade ExamYear...
sr1.add(sr2, fill_value=0) 灵活的算术方法:add, sub, div, mul 缺失数据:使用NaN(Not a Number)来表示缺失数据。其值等于np.nan。内置的None值也会被当做NaN处理。 处理缺失数据的相关方法: dropna() 过滤掉值为NaN的行 fillna() 填充缺失数据 ...
df.head(n) # DataFrame的前n行 df.tail(n) # DataFrame的最后n行 df.shape # 行数和列数 df.info() # 索引,数据类型和内存信息 df.describe() # 数值列的摘要统计信息 s.value_counts(dropna=False) # 查看唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 所有列的唯一值和计数 数据选取 使用...
df.apply(pd.Series.value_counts) 4. 数据处理 4.1 重命名列名 4.2 选择性更改列名 4.3 批量更改索引 4.4 批量更改列名 4.5 设置姓名列为行索引 4.6 检查哪些列包含缺失值 4.7 统计各列空值 4.8 删除本列中空值的行 4.9 仅保留本列中是空值的行
Series方法如Series.value_counts()会使用所有类别,即使数据中有些类别不存在: In [130]: s = pd.Series(pd.Categorical(["a", "b", "c", "c"], categories=["c", "a", "b", "d"]))In [131]: s.value_counts()Out[131]:c 2a 1b 1d 0Name: count, dtype: int64 ...
>>> df.sort_values(by=['Address','Height']).head() 1. 2. 3. 问题与练习 1. 问题 【问题一】 Series和DataFrame有哪些常见属性和方法? 【问题二】 value_counts会统计缺失值吗? 【问题三】 与idxmax和nlargest功能相反的是哪两组函数?
value = nan, method, limit, copy) index, columns: 新的行列自定义索引 fill_value: 重新索引中,用于填充缺失位置的值 method: 填充方法,ffill当前值向前填充,bfill向后填充 limit: 最大填充量 ''' df = df.reindex(index=['d', 'c', 'a'], columns=['three', 'two', 'one'], fill_value =...