DataFrame可以看成是以Series组成的字典,具有行索引和列索引。 DataFrame(data,columns=,index=)其中columns为列的索引,index为行的索引。index或者columns如果不进行设置则默认为0开始的整数 dict(one to many)生成一个DataFrame data ={'pop':(1,2,3,4),#[1,2,3,4] 'state':[5,6,7,8], 'year':[2...
importpandasaspd# from pandas import Serieser, DataFrame Thus, whever you see pd in code, it is refering to pandas. You may also find it easier to import Series and Dataframe into the local namespace since they are frequently used: "from pandas import Series DataFrame" To get start with ...
DataFrame遍历Series 读入或内存创建一个DataFrame实例:pd_data后,我们想根据某些条件,按照某个规则,对这些数据进行聚类,那么,一种比较直接的办法便是对pd_data遍历: for index, seri in pd_data.iterrows(): print('index = %d' %(index)) # index: 行标签 print(seri) # seri : Series实例 输出结果如下...
如果data本身就是Series或DataFrame,则也会进行对齐。 如果data是字典列表,则按插入顺序排序。 index:索引或类似数组 用于生成结果帧的索引。如果输入数据没有索引信息并且未提供索引,则默认为RangeIndex。 columns:索引或类似数组 用于生成结果帧时使用的列标签。如果数据没有列标签,则默认为RangeIndex(0, 1, 2,…...
Series 我们必需熟悉它的两个重要的数据结构: Series 和 DataFrame。虽然它们不是每一个问题的通用解决方案,但可以提供一个坚实的,易于使用的大多数应用程序的基础。 Series 是一个一维的类似的数组对象,包含一个数组的数据(任何 NumPy 的数据类型)和一个与数组关联的数据标签,被叫做索引 。最简单的 Series 是由一...
Insert column into DataFrame at specified location. Raises a ValueError if column is already contained in the DataFrame,unless allow_duplicates is set to True. 在指定的地方插入一列数据。如果dataframe中已经存在某列,将allow_duplicates置为true才可以将指定得列插入。
dataframe 新增单列 assign方法 dataframe assign方法,返回一个新对象(副本),不影响旧dataframe对象 import pandas as pd df...= pd.DataFrame({ 'col_1': [0, 1, 2, 3], ...
i) 判断Series的值、pandas对象的索引是否唯一 df['col1'].is_unique ii) 获取Series中的唯一值(返回数组) df['col1'].unique() iii)获取Series的重复部分和DataFrame的重复记录 data['利润(RMB)'][data['利润(RMB)'].duplicated()] / data.loc[data.duplicated()] ...
size Returns the number of elements in the DataFrame skew() Returns the skew of the values in the specified axis sort_index() Sorts the DataFrame according to the labels sort_values() Sorts the DataFrame according to the values squeeze() Converts a single column DataFrame into a Series stack...
或者,您可以使用rename作为必要的索引值,然后通过TDataFrame.insert添加列: df3 = df.describe().rename_axis('I').rename({'count':'n','mean':'avg'}).reset_index() df3.insert(0, 'T', 'F') print (df3) T I A B 0 F n 8.000000 8.000000 ...