代码清单6-11 通过dict创建DataFrame 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 dict1 = {'col1': [0, 1, 2, 3, 4], 'col2': [5, 6, 7, 8, 9]} print('通过dict创建的DataFrame为:\n', pd.DataFrame(dict1, index = ['a', 'b', 'c', '
28, "福建", "财务部"], index = index_arr) # 调用 append 方法添加到DataFrame 中 # 设置 ...
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
DataFrame 是一个表格型的数据结构,可以看做由若干个Series组成,这些Series共同使用一个索引。DataFrame 由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame 既有行索引,也有列索引。 行索引:index 列索引:columns 值:value(类似于numpy的二维数组) DataFrame的图形化结构 1. Da...
Index类型,它为Series和DataFrame对象提供了索引服务,有了索引我们就可以排序数据(sort_index方法)、对齐数据(在运算和合并数据时非常重要)并实现对数据的快速检索(索引运算)。 由于DataFrame类型表示的是二维数据,所以它的行和列都有索引,分别是index和columns。Index类型的创建的比较简单,通常给出data、dtype和name三...
# 创建 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] }, index=['a', 'b', 'c']) # 查看数据 print(df.head(2)) # 输出前 2 行 # 缺失值处理 df_with_nan = pd.DataFrame({ 'A': [1, None, 3], 'B': [4, 5, None] }) print(df_with_nan.fil...
示例：import pandas as pd# 创建一个DataFrame，并自定义行索引data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'London', 'Paris']}index = ['A', 'B', 'C']df = pd.DataFrame(data, index=index)print(df.index)程序输出：Index(['A', ...
和numpy一样,DataFrame也支持传入一个逻辑表达式作为查询条件。 比如我们想要查询分数大于200的行,可以直接在方框中写入查询条件df['score'] > 200。 实际上我们知道df['score']可以获得这一列对应的Series,加上了判断之后,得到的结果应该是一个Bool型的Series。所以如果我们直接传入一个bool型的数组也是一样可以完成...
pandas的dataFrame的索引值从1开始 假设有一个dataFrame: 这里的index的索引列是从0开始的,那么现在我想要让它从1开始怎么做? 我搜了几篇文章,发现有的是: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.index = range(len(df)) //这样的 data_df = pd.DataFrame({'a':a,},index=list(range...
二、pandas.DataFrame.index 功能:用于返回列索引(横向)。 print(df.index); print(type(df.index)); 结果为 Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object') <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> 三、pandas.DataFrame.columns 功能:用于...