# 定义一个车类，类名为Cars class Cars: # 直接写在类里的变量称为类属性 color= "红色...
# 判断是否为 NaNprint(d.isna())# 填充缺失值print(d.fillna(value=5))# 删除缺失值print(d.dro...
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...
In [8]: pd.Series(d) Out[8]: b1a0c2dtype: int64 如果传递了索引,则将从数据中与索引中的标签对应的值提取出来。 In [9]: d = {"a":0.0,"b":1.0,"c":2.0} In [10]: pd.Series(d) Out[10]: a0.0b1.0c2.0dtype: float64
>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(...
像NumPy 数组一样,pandas 的Series具有单一的dtype。 代码语言:javascript 复制 In [18]: s.dtype Out[18]: dtype('float64') 这通常是一个 NumPy dtype。然而,pandas 和第三方库在一些地方扩展了 NumPy 的类型系统,此时 dtype 将是一个ExtensionDtype。pandas 内的一些示例是分类数据和可空整数数据类型。更...
df['Embarked'].value_counts(ascending=True).sort_index(ascending=True) output C 168 Q 77 S 644 Name: Embarked, dtype: int64 当中的 ascending=True 指的是升序排序 包含对空值的统计 默认的是 value_counts 方法不会对空值进行统计,那要是我们也希望对空值进行统计的话,就可以加上 dropna 参数,代码如...
if-then 对一列数据执行 if-then / if-then-else 操作,把计算结果赋值给一列或多列。 AAA BBB CCC 0 4 10 100 1 5 20 50 2 6 30 -30 3 7 40 -50 1. 2. 3. 4. 5. 对其中一列筛选,并操作另一列: In [3]: df.loc[df.AAA >= 5, 'BBB'] = -1 ...
Series(data2) # 等价于使用key-value数据 print(var2["b"]) 更多属性和方法可以用的时候查阅文档,不便赘述,后同。 DataFrame DataFrame表示二维数据,即二维数组,或表格。是由若干列Series组成的,每列的数据类型可以不同。 使用函数pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy)创建,data和index参数同...