DataFrame:基本数据结构,一般为二维数组,是一组有序的列 Index:索引对象,负责管理轴标签和其他元数据(比如轴名称) groupby:分组对象,通过传入需要分组的参数实现对数据分组 Timestamp:时间戳对象,表示时间轴上的一个时刻 Timedelta:时间差对象,用来计算两个时间点的差值 在这6个类中,Series、DataFrame和Index是使用频...
创建DataFrame: *通过单个Series对象创建 *通过字典列表创建 In [13]: data = [{'a':i,'b':2 * i}foriinrange(3)] In [14]: pd.DataFrame(data) Out[14]: a b 0 0 01 1 2 2 2 4 *通过Numpy二维数组创建 In [17]: pd.DataFrame(np.random.rand(3,2),columns=['foo','bar'],index=...
28, "福建", "财务部"], index = index_arr) # 调用 append 方法添加到DataFrame 中 # 设置 ...
修改DataFrame 结构的索引和列名:>> df.index = ['aa','bb','cc'] >> df.columns = ['AA','BB','CC'] >> df新的df 实例内容如下:三. 增增加一行内容:>> df.loc['dd'] = [0,0,0] >> df在表格的末尾将增加一个 dd 行:下面我们来实现增加多行内容,既纵向拼接两个 DataFrame 结构。
1. DataFrameDataFrame是Pandas中最重要的数据结构之一，可以看作是一种二维表格数据结构，类似于Excel中的电子表格。如下图所示，一个表格在excel和pandas中的展示方式保持一致：DataFrame由行和列组成，每一列可以包含不同的数据类型（如整数、浮点数、字符串等），并且可以对数据进行灵活的操作和分析。它的具体结构在...
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...
df.index = [1, 2, 3] # df的index值为 Index([1, 2, 3], dtype='int64') df.columns columns表示DataFrame对象的列标签,用于标识DataFrame中的每一列,常用于DataFrame对象列的索引和对齐,可以使用该属性修改DataFrame的columns属性值 df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[3,4]})df_columns=df.colum...
df=pd.DataFrame(data) print(df) 输出结果如下: 以下实例使用 ndarrays 创建,ndarray 的长度必须相同, 如果传递了 index,则索引的长度应等于数组的长度。如果没有传递索引,则默认情况下,索引将是range(n),其中n是数组长度。 ndarrays 可以参考:NumPy Ndarray 对象 ...
1、将Index看做不可变得数组 ind[1] ind[::2]print(ind.size,ind.shape,ind.ndim,ind.dtype)# Index 对象:拥有与Numpy数组相似的属性 # 注意,Index对象是不可变的,这样使得多个Series或者DataFrame之间共享数据更安全。 2、将Index看做有序的集合
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':...