str.contains("P") 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 0 True 1 False 2 None 3 True Name: Language, dtype: object 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 筛选数据 df[df["Language"].str.contains("P") == True] .d
将Series/Index中的字符串转换为大写 3 len() 计算字符串长度 4 strip() 帮助从两侧的系列/索引中的每个字符串中删除空格(包括换行符) 5 split(' ') 用给定的模式拆分每个字符串 6 cat(sep=' ') 使用给定的分隔符连接系列/索引元素 7 get_dummies() 返回具有单热编码值的数据帧(DataFrame) 8 contains(...
index_cols指定行标来源于哪一列,skiprows指定不读入数据的行标,nrows表示需要读取的行数,shipfooter表示不读入末尾的num行,具体使用参见1.1。 na_values=index 将指定的数据替换成NA,例如可以将空字符替换成NA,代码为 以上代码中表示将rank这一列为3的字符替换成NaN。 encoding=string 通过encoding参数指定编码格式,...
Out[31]: Index([' jack', 'jill', ' jesse', 'frank'], dtype='object') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. columns的String操作 因为columns是String表示的,所以可以按照普通的String方式来操作columns: In [34]: df.columns.str.strip() Out[34]: Index(['Column A', 'Column B'], ...
在使用Pandas的pivot函数进行数据重塑时,如果数据框的索引(index)或列标签(columns)包含重复项,将会出现“ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape”错误。这是因为pivot函数要求索引和列标签是唯一的,以便能够正确地重塑数据。要解决这个问题,你可以采取以下几种方法之一: 删除重复的索引或列标签:...
在上图中,有这么一句话:If the file contains a header now, then you should explicitly pass 'header=0' to override the colomn names. 所以增加'header=0': dataframe=pd.read_csv("a.csv",names=['a','h','k','o'],header=0) 这个index_col的意思是,把某一列作为每一行的序号(index)。我们...
文本的主要两个类型是 string 和 object 。如果不特殊指定类型为 string ,文本类型一般为 object 。 文本的操作主要是通过访问器 str来实现的,功能十分强大,但使用前需要注意以下几点。 访问器只能对 Series 数据结构使用。除了常规列变量 df.col 以外,也可以对索引类型 df.Index 和 df.columns 使用 ...
对于string类型来说,返回布尔输出的方法将返回一个可为空的布尔数据类型 2. 字符串方法 Series 和 Index 都有一些字符串处理方法,可以方便进行操作,最重要的是,这些方法会自动排除缺失/NA 值,我们可以通过str属性访问这些方法。 2.1. 文本格式 文本格式是对字符串文本进行格式操作,比如转换大小写之类的 >>> s =...
对于string类型来说,返回布尔输出的方法将返回一个可为空的布尔数据类型 2. 字符串方法 Series 和 Index 都有一些字符串处理方法,可以方便进行操作,最重要的是,这些方法会自动排除缺失/NA 值,我们可以通过str属性访问这些方法。 2.1. 文本格式 文本格式是对字符串文本进行格式操作,比如转换大小写之类的 ...
方法一:df.index=自定义的索引值np数组(列表) 方法二:df.set_index(keys,drop,inplace):把现有的列(列组合则是多级索引multiIndex)或者一个长度正确的array设置为index 方法三:df.reset_index(drop,inplace):重新设置索引,即变成0、1、2、3...