一般来说,这些方法接受一个**axis**参数,就像*ndarray.{sum, std, …}*一样,但是轴可以通过名称或整数指定: + **Series**:不需要轴参数 + **DataFrame**: “index”(���=0,默认),“columns”(轴=1) 例如: ```py In [78]: df Out[78]: one two three a
这个 API 在 pandas 对象中是相似的,参见 groupby API、window API 和 resample API。聚合的入口点是DataFrame.aggregate(),或别名DataFrame.agg()。 我们将使用与上面类似的起始框架: In [161]: tsdf = pd.DataFrame( ...: np.random.randn(10, 3), ...: columns=["A", "B", "C"], ...: inde...
DataFrame 里包含不能执行聚合操作的多种 Dtype 时,.agg 只计算可以执行聚合的列。这与 groupby 的.agg 操作类似: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [167]: mdf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], ...: 'B': [1., 2., 3.], ...: 'C': ['foo', 'bar', 'baz...
import pandas as pd# 创建数据框df = pd.DataFrame({'foo': ['one','one','one','two','two','two'],'bar': ['A','B','C','A','B','C'],'baz': [1,2,3,4,5,6],'zoo': ['x','y','z','q','w','t'] }) result = df.pivot(index='foo', columns='bar',values=...
df2.columns df2.values df2.shape (4, 9) df2.mean() 6) 索引/选择 索引/选择的基本语法如下: 这是Pandas中非常强大的特性,不理解这一特性有时就会造成一些麻烦 df3 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]},index=[1,2,3]) df4 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]},index=[3,1,2]) df3-df4 ...
聚合API 可以快速、简洁地执行多个聚合操作。Pandas 对象支持多个类似的 API,如 groupby API、window functions API、resample API。聚合函数为DataFrame.aggregate(),它的别名是 DataFrame.agg()。 此处用与上例类似的 DataFrame: In [152]: tsdf = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3), columns=['A', 'B...
axis :{0或'index',1或'columns',None}, 默认为None 沿轴进行interpolate。 limit :整数,可选 要填充的连续NaN的最大数量。必须大于0。 inplace :bool,默认为False 尽可能更新数据。 limit_direction :{'forward','backward','both'}, 默认为'forward' ...
这个API在pandas对象中是相似的,参见groupby API、窗口API和重采样API。聚合的入口点是DataFrame.aggregate()或别名DataFrame.agg()。 我们将从上面开始使用类似的起始帧: In [ ]: tsdf.iloc[3:7] = np.nan tsdf Out[ ]: ABC 2000-01-01 -0.180591 -0.091470 0.384488 2000-01-02 -0.353529 0.757932 ...
'groupby', 'gt', 'hasnans', 'head', 'hist', 'iat', 'idxmax', 'idxmin', 'iloc', 'index', 'infer_objects', 'interpolate', 'is_monotonic', 'is_monotonic_decreasing', 'is_monotonic_increasing', 'is_unique', 'isin', 'isna', 'isnull', 'item', 'items', 'iteritems', 'keys...
传递位置参数,后面的divide=3,直接作为关键字参数传给自定义函数 agg() 是aggregate() 的别名,与apply()类似,将各列或各行作为Series传递给函数,但支持同时传递给多个函数。 np_df = np.random.randn(4,3) np_df[[0,2], [0,1]] = np.nan df = pd.DataFrame(np_df,index=list('abcd'),columns...