if 'value' in df.columns: print("列名为'value'的列存在") else: print("列名为'value'的列不存在") 这个代码片段将首先创建一个包含三列(A、B和C)的DataFrame对象,并使用in运算符检查列名中是否存在'value'。根据结果,代码将打印相应的消息。
In [32]: %%time ...: files = pathlib.Path("data/timeseries/").glob("ts*.parquet") ...: counts = pd.Series(dtype=int) ...: for path in files: ...: df = pd.read_parquet(path) ...: counts = counts.add(df["name"].value_counts(), fill_value=0) ...: counts.astype(in...
语法: df[“column_name”] = np.where(df[“column_name”]==”some_value”, value_if_true, value_if_false) 例子:在此示例中,代码导入Pandas和NumPy库,从包含学生数据的名为“student”的字典中构建名为“df”的DataFrame,并使用NumPy np.where函数将“gender”列的值从“female”更改为“0”,将“mal...
print(s1) print(s2) s1.add(s2, fill_value = -1) print(df1) print(df2) df1.sub(df2, fill_value = 2.) 运行结果: # print(s1) 0 10 1 11 2 12 3 13 4 14 5 15 6 16 7 17 8 18 9 19 dtype: int64 # print(s2) 0 20 1 21 2 22 3 23 4 24 dtype: int64 # s1.add(s2...
lsin () 用于过滤数据帧。Isin () 有助于选择特定列中具有特定(或多个)值的行。 # Using the dataframe we created for read_csvfilter1 = df["value"].isin([112])filter2 = df["time"].isin([1949.000000])df [filter1 & filter2]
楔子Python 在数据处理领域有如今的地位,和 Pandas 的存在密不可分,然而除了 Pandas 之外,还有一个库也在为 Python 的数据处理添砖加瓦,它就是我们本次要介绍的 Polars。和 Pandas 相比,Polars 的速度更快,执行常见运算的速度是 Pandas 的 5 到
将JSON 格式转换成默认的Pandas DataFrame格式orient:string,Indicationofexpected JSONstringformat.写="records"'split': dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}'records': list like [{column -> value}, ..., {column -> value}]'index': dict like {index -> ...
usecols支持一个回调函数column_check，可通过该函数对数据进行处理。下面是一个简单的示例：def column_check(x):if 'unnamed' in x.lower():return False if 'priority' in x.lower():return False if 'order' in x.lower():return True return True df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols...
Series 是一维数组, 它在一维数组索引的基础上又添加了数据标签, 数组数据既可以通过 索引访问, 也可以通过数据标签访问(类似于字典对象的 key 和 value)。数组的数据类型可以 是整数、浮点数、字符串、列表、布尔值、自定义 Python 类等数据。 Series 数据对象可以使用多种方式创建, Series 的构造方法支持列表、 ...
def cfun(x):return int(x) if x else -1pd.read_excel("path_to_file.xls", "Sheet1", converters={"MyInts": cfun}) Dtype 规范 作为转换器的替代方案,可以使用dtype关键字指定整个列的类型,它接受一个将列名映射到类型的字典。要解释没有类型推断的数据,请使用类型str或object。