shape:返回DataFrame对象的形状 访问创建的DataFrame的常用属性,如代码清单6-13所示。 代码清单6-13 访问DataFrame的属性 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df = pd.DataFrame({'col1': [0, 1, 2, 3, 4], 'col2': [5, 6, 7, 8, 9]}, index = ['a', 'b', 'c', 'd'...
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...
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', ...
在pandas中,可以通过set_index()方法来添加索引到DataFrame中。这个方法可以接受一个或多个列名作为参数,将这些列作为索引列,生成一个新的DataFrame。下面是使用set_index()方法添加索引的示例: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B'...
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...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = { 'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'], 'B': ['one', 'two', 'three', 'four'], 'C': [1, 2, 3, 4] } df = pd.DataFrame(data) # 将列'A'设置为索引 df_set_index = df.set_index('A') print(df_set_index) # 将...
(3)可以包含缺失数据:Pandas 可以处理缺失或缺失的数据,使用 NaN(Not a Number)表示。 (2)样式: DataFrame长这样: 大家有一个直观的认识。 其每一列就是一个Series: 二、DataFrame中的索引和值 与Series一样,Dataframe中也有相应的索引和值的概念: 1.索引(Index) 索引是 DataFrame 中用于唯一标识每一行或...
DataFrame # 显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) 创建构造方法介绍 ''' data:一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。 index:索引值,或者可以称为行标签。 columns:列标签,默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …...
这段代码会返回一个新的DataFrame,其中只包含满足条件(即列A中的值大于3)的行。如果你只想获取这些行的索引,可以使用.index属性:df.loc[df['A'] > 3].index如果你想要获取这些元素的原始位置索引(即它们在原始DataFrame中的位置),可以使用np.where函数:...