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...
函数形式:fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs) 参数: value:用于填充的空值的值。 method: {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None。定义了填充空值的方法, pad / ffill表示用前面行/列的值,填充当前行/列的...
mean, min_value, max_value): if value == max_value: return '最高' elif value...
clip([lower, upper, axis, inplace]) 将值裁剪到输入阈值。 combine(other, func[, fill_value]) 根据func将Series与Series或标量组合起来。 combine_first(other) 使用'other'中相同位置的值更新空元素。 compare(other[, align_axis, keep_shape, ...]) 与另一个Series进行比较并显示差异。 convert_dtype...
Pandas 数据分析实战 第 2 章 Series Series 是 Pandas 的核心数据结构之一,是一个用于同构数据的一维标记数组。Series 可以设置索引,没有设置的话,Pandas 会设置默认的索引,从 0 开始的线性索引。 创建一个 Series 对象 import pandas a
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 4.10 去掉某行 4.11 去掉某列 4.12 删除...
>in<module>()401#如果我们想拿b的最后一个值,按照我们之前的项目切片41242---> 3 b[-1]434445d:\program files (x86)\python35\lib\site-packages\pandas\core\series.pyin__getitem__(self, key)46599 key =com._apply_if_callable(key, self)47600try:48--> 601 result =self.index.get_value(...
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、 ...
if is_iterator(key): File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py:1237, in Series._get_value(self, label, takeable) 1234 return self._values[label] 1236 # Similar to Index.get_value, but we do not fall back to positional -> 1237 loc = self.index.get_loc(label) 1239 if is_...
obj = pd.Series(['a','b','c','a','d','c']) print(obj.unique()) print(obj.value_counts()) 三、数据分组与聚合 1. 数据分组 根据某个或某几个字段对数据集进行分组,然后对每个分组进行分析与转换是数据分析中常见的操作。Pandas提供了一个高效的groupby方法,配合agg或apply方法实现数据分组聚合...