在我初次看到这两个API时,直觉想法就是items显式的以列表形式返回各个item信息,而iteritems则以迭代器的形式返回各个item信息。但后来发现,实际上items()的返回值也是一个迭代器。进一步的,查看函数签名文档,发现二者其实就是一致的,甚至连iteritems文档中的example都用的items。 iteritems的更多文档部分可自行查看 笔...
函数说明 df[column_name] 选择指定的列; df.loc[row_index, column_name] 通过标签选择数据; df.iloc[row_index, column_index] 通过位置选择数据; df.ix[row_index, column_name] 通过标签或位置选择数据; df.filter(items=[column_name1, column_name2]) 选择指定的列; df.filter(regex='regex') ...
进行比较的一个函数:ge表示greater equal hist函数 pandas内置的绘制直方图的函数 df4 = pd.DataFrame({ 'length': [1.5,0.5,1.2,0.9,3], 'width': [0.7,0.2,0.15,0.2,1.1] }, index=['pig','rabbit','duck','chicken','horse']) hist = df4.hist(bins=3) iter...
Pythonpandas.DataFrame.items函数方法的使用 Pythonpandas.DataFrame.items函数⽅法的使⽤ Pandas是基于NumPy 的⼀种⼯具，该⼯具是为了解决数据分析任务⽽创建的。Pandas 纳⼊了⼤量库和⼀些标准的数据模型，提供了⾼效地操作⼤型数据集所需的⼯具。Pandas提供了⼤量能使我们快速便捷地处理数据...
pandas当中的items()方法可以用来遍历数据集当中的每一列,同时返回列名以及每一列当中的内容,通过以元组的形式,示例如下 df=pd.DataFrame({'species':['bear','bear','marsupial'],'population':[1864,22000,80000]},index=['panda','polar','koala'])df ...
Python pandas.DataFrame.items函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境...
iteritems是面向列的迭代设计,items函数的功能目前与其相同; iterrows和itertuples都是面向行的迭代设计,其中iterrows以元组对的形式返回,但返回的各行Series可能无法保留原始数据结构类型;而itertuples则以namedtuple形式返回各行信息,行索引不再单独显示而是作为namedtuple中的一项,并可通过itertuples参数加以设置是否保留。
DataFrame.from_records(items, columns=['reply', 'pv']) 3、用pandas创建数据表: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df = pd.DataFrame({ "id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006], "date":pd.date_range('20130102', periods=6), "city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', ...
foritemindf2.items():print(item) ('name',0tom1jerry2lucyName:name, dtype:object) ('age',024122221Name: age, dtype: int64) ('sex',0male1male2femaleName: sex, dtype:object) ('score',055.0189.0277.5Name: score, dtype: float64) ('class',0class11class22calss1Name:class, dtype:object...
# filter函数 # 用来进行数据的过滤操作 # items:表示包含的字段 # regex:表示使用正则 # 新数据 df2 = pd.DataFrame(np.array(([1, 2, 3], [4, 5, 6])), #np.array指定行数据 index = ['mouse', 'rabbit'], columns = ['one', 'two', 'three']) ...