也就是说返回的shape是(len(df),1)。...上图中的例子,定义了处理两列差的函数,在groupby之后分别调用apply和transform,transform并不能执行。...小结: transform函数经常与groupby一起使用,并将返回的数据重新分配到每个组去。利用这一点可以方便求占比和填充缺失值。但需要注意,相比于apply,它的局限在于...
df.groupby(np.random.choice(['a','b','c'],df.shape[0])).get_group('a').head()# 相当于将np.random.choice(['a','b','c'],df.shape[0])当做新的一列进行分组 从原理上说,我们可以看到利用函数时,传入的对象就是索引,因此根据这一特性可以做一些复杂的操作。 代码语言:javascript 代码运行...
对于 Series，shape 属性返回一个包含单一元素的元组，即 (元素数量,)，因为 Series 只有一列。# 运行以下代码chipo.shape[1]5# 查看有多少行chipo.shape[]4622步骤7 打印出全部的列名称# 运行以下代码chipo.columnsIndex(['order_id', 'quantity', 'item_name', 'choice_description', 'item_price'], ...
print(df3['name']) #根据行查看 #使用shape查看行列数,参数为0表示查看行数,参数为1表示查看列数。 print('行数',df3.shape[0]) print('列数',df3.shape[1]) 三、基本操作 在二中的demo续上 print('---基本操作---') print('pre---') print(df1) print('转置 --') print(df1.T) print...
pandas中的shape属性是 DataFrame 和 Series 对象的一个属性,它用于获取数据结构的维度信息。具体来说,shape返回一个元组,表示 DataFrame 或 Series 的维度,其中第一个元素是行数,第二个元素是列数。 对于DataFrame,shape属性返回一个表示行数和列数的元组(行数, 列数)。对于 Series,shape属性返回一个包含单一元素...
df["outlet"].shape==mentions_fed.shapeTrue 最后看一下执行的时间对比，速度提高了很多。# Version ...
1.计算变量缺失率 df=pd.read_csv('titanic_train.csv')def missing_cal(df):"""df :数据集 return：每个变量的缺失率 """missing_series = df.isnull().sum()/df.shape[0]missing_df = pd.DataFrame(missing_series).reset_index()missing_df = missing_df.rename(columns={'index':'col',0:'...
既然是数据结构,就必然有数据类型dtype属性,例如数值型、字符串型或时间类型等,其类型绝大多数场合并不是我们关注的主体,但有些时候值得注意,如后文中提到的通过[ ]执行标签切片访问行的过程。此外,index数据结构还有名字属性name(默认为None)、形状属性shape等。
df.shape返回行数和列数 Df.info()汇总所有相关信息 将一列或几列设置为索引是一个好主意。下图展示了这个过程: Index在Pandas中有很多用途: 算术运算按索引对齐 它使按该列进行的查找更快,等等。 所有这些都是以较高的内存消耗和不太明显的语法为代价的。 构建DataFrame 另一种选择是从内存中已经存储的数据中...
1、shape属性,读取数据框行列值 2、head()/tail(),查看前几行或后几行,可带参数制定查看几行。 ` 3、info(),查看数据的基本信息,有几行几列,每一列的数据类型是什么,有没有缺失的数据,数据所占内存空间大小等等。 五、基本数据分析 1、数据频率统计: ...