[None, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]} df = pd.DataFrame(data) # 查找包含NaN值的列 nan_cols = df.columns[df.isnull().any(axis=0)] print("包含NaN值的列:", nan_cols) # 查找包含NaN值的行 nan_rows = df.index[df.isnull().any(axis=1)] print("包含NaN值的...
pandas.Index(data=None,# 一维数组或者类似数组结构的数据dtype=None,# NumPy数据类型(默认值:对象)copy=False,# 是否生成副本name=None,# 索引名字tupleize_cols=True,# 如果为True,则尽可能尝试创建 MultiIndex**kwargs) 导入两个必需的库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd import numpy as np 默认...
>>> index = df.index >>> columns = df.columns >>> values = df.values >>> index Index(['Jane', 'Niko', 'Aaron', 'Penelope', 'Dean', 'Christina', 'Cornelia'], dtype='object') >>> columns Index(['state', 'color', 'food', 'age', 'height', 'score'], dtype='object') ...
pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=None...
写入文件函数的主要参数: sep na_rep 指定缺失值转换的字符串,默认为空字符串 header=False 不输出列名一行 index=False 不输出行索引一列 cols 指定输出的列,传入列表 其他文件类型:json, XML, HTML, 数据库 pandas转换为二进制文件格式(pickle): save load...
先取出index,再合并set,进而isin a = valid_i0.reset_index().set_index('cols').index.unique() b= valid_s.reset_index().set_index('cols').index.unique() ab_valid = set(po_valid_i0) | set(po_valid_s) c.set_index('cols', inplace=True) ...
DataFrame.read_excel(io,sheetname=0,header=0,skiprows=None,skip_footer=0,index_col=None,names=None,parse_cols=None,parse_dates=False,date_parser=None,na_values=None,thousands=None,convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None,true_values=None,false_values=None,engine=None...
smaller_drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv',usecols=cols, dtype=dtypes)9.根据最大的类别筛选 DataFrame movies = pd.read_csv('data/imdb_1000.csv')counts = movies.genre.value_counts()movies[movies.genre.isin(counts.nlargest(3).index)].head()10.把字符串分割为多列 df = pd.DataFrame({...
pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数,通过它能够构建各种类型的索引,其语法为: 复制 pandas.Index(data=None,# 一维数组或者类似数组结构的数据dtype=None,# NumPy数据类型(默认值:对象)copy=False,# 是否生成副本name=None,# 索引名字tupleize_cols=True,# 如果为True,则尽可能尝试创建 MultiIndex**kwargs)...
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100, size = (number_or_rows, num_cols)), columns=cols) df.index = pd.date_range(start=start_date, periods=number_or_rows) returndf df=generate_sample_data_datetime 以上生成数据时间索引是以天为频率的。