unique、nunique,也是仅适用于series对象,统计唯一值信息,前者返回唯一值结果列表,后者返回唯一值个数(number of unique) sort_index、sort_values,既适用于series也适用于dataframe,sort_index是对标签列执行排序,如果是dataframe可通过axis参数设置是对行标签还是列标签执行排序;sort_values是按值排序,如果是dataframe对...
如果字典对象中指定上index后,会根据指定的index值重排序。如果值缺少,Pandas会使用NaN(Not a Number)代替。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd data = {'a': 90, 'b': 22.3, 'c': 'Python'} a = pd.Series(data, index=['c', 'b', 'a', 'd']) prin...
1、索引排序df.sort_index() s.sort_index()# 升序排列df.sort_index()# df也是按索引进行排序df.team.sort_index()s.sort_index(ascending=False)# 降序排列s.sort_index(inplace=True)# 排序后生效,改变原数据# 索引重新0-(n-1)排,很有用,可以得到它的排序号s...
处理缺失数据:DataFrame可以包含缺失数据,Pandas 使用NaN(Not a Number)来表示。 数据操作:支持数据切片、索引、子集分割等操作。 时间序列支持:DataFrame对时间序列数据有特别的支持,可以轻松地进行时间数据的切片、索引和操作。 丰富的数据访问功能:通过.loc、.iloc和.query()方法,可以灵活地访问和筛选数据。 灵活的...
使用函数groupby(by, axis, level, as_index, sort, group_keys, squeeze, observed, dropna)进行分组聚合,主要参数by设置需要映射的列;axis默认0表示以行为连接轴,为1表示以列为连接轴;level指定多层索引的组;dropna默认True删除含NA的行和列,为False则不删NA的行列。 然后可以对分组进行相关操作,如求和、平均...
最后3名学生的成绩有缺失。例如,序号为10的学生的第3车测验成绩缺失,在上表中显示为“NaN”,这是“Not a Number”的缩写,中文意思是“非数字”。后面会示范如何删除缺失数据。 下面的代码在读入学生成绩表的时候,指定学号作为标签(索引)。第二个参数“index_col=’sid’”起到指定学号(sid列)作为标签(索引)的...
nunique 是 "number of unique" 的缩写，它返回一个标量值，表示唯一值的数量。以下是 nunique 函数的详细解释和用法：DataFrame/Series.nunique(axis=, dropna=True)主要参数：axis：默认为 0，用于指定计算唯一值数量的轴，0 表示按列计算，1 表示按行计算。dropna：默认为 True，如果设置为 True，将忽略缺失...
③ 可以通过Series的values和index属性获取其数组值和索引。④ Series 值的获取主要有两种方式：1. 通过...
sr3 = pd.Series([11,20,10,14], index=['d','c','a','b']) sr1+sr3 如何在两个Series对象相加时将缺失值设为0? sr1.add(sr2, fill_value=0) 灵活的算术方法:add, sub, div, mul 缺失数据:使用NaN(Not a Number)来表示缺失数据。其值等于np.nan。内置的None值也会被当做NaN处理。
Pandas在这些基本操作方面非常缓慢,因为它正确地处理了缺失值。Pandas需要NaNs (not-a-number)来实现所有这些类似数据库的机制,比如分组和旋转,而且这在现实世界中是很常见的。在Pandas中,我们做了大量工作来统一所有支持的数据类型对NaN的使用。根据定义(在CPU级别上强制执行),nan+anything会得到nan。所以...