values = {'A': 0,'B': 1,'C': 2,'D': 3} df.fillna(value=values)# 为各列填充不同的值 df.fillna(value=values,limit=1)# 只替换第一个 4、修改索引名 df.rename(columns={'team':'class'}) 常用方法如下: df.rename(columns={"Q1":"a","Q2":"b"})# 对表头进行修改 df.rename(...
isetitem(loc, value) 在位置loc的列中设置给定值。 isin(values) 检查DataFrame中的每个元素是否包含在值中。 isna() 检测缺失值。 isnull() DataFrame.isnull是DataFrame.isna的别名。 items() 迭代(列名,Series)对。 iterrows() 迭代DataFrame行作为(索引,Series)对。 itertuples([index, name]) 以命名元组...
iterrows()示例 itertuples()示例 Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。当迭代一个系列时,它被视为数组式,基本迭代产生这些值 注意: 不要尝试在迭代时修改任何对象。迭代是用于读取,迭代器返回原始对象(视图)的副本,因此更改将不会反映在原始对象上。 迭代DataFrame 代码语言:javascript 复制 import pandas as...
update(other[, join, overwrite, …]) 使用来自另一个DataFrame的非NA值就地进行修改。value_counts([subset, normalize, sort, …]) 返回一个包含DataFrame中唯一行数的Series。var([axis, skipna, level, ddof, numeric_only]) 返回请求轴上的无偏方差。where(cond[, other, inplace, axis, level, …]...
返回系列对象的唯一值。unstack([level, fill_value]) 解除堆叠,也称为透视,用MultiIndex生成DataFrame的系列。update(other) 使用所传递的系列的值,在原地修改系列。value_counts([normalize, sort, ascending, ...]) 返回一个包含唯一值计数的系列。var([axis, skipna, ddof, numeric_only]) ...
isin() Returns True if each elements in the DataFrame is in the specified value isna() Finds not-a-number values isnull() Finds NULL values items() Iterate over the columns of the DataFrame iteritems() Iterate over the columns of the DataFrame iterrows() Iterate over the rows of the Dat...
...我们可以通过row[“列名”]或row.列名的方式来获取指定列的值。 iteritems()方法 iteritems()方法以 (列标签,列) 的形式遍历 DataFrame 的列。...返回的每个命名元组都代表 DataFrame 中的一行。这种方法比 iterrows() 更快。...这些方法能够更快速、高效地操作 DataFrame。
value method axis inplace limit downcast map(arg, na_action=None) 参数: arg函数、字典、Series na_actionNaN值的行为,为None(默认)或'ignore'。'ignore'表示不将NaN传入映射,而是将NaN传播到新的Series中对应的位置上。 isin() Series的.shape为向量(tuple1),若其元素为向量,该Series也不能构成矩阵,若需...
DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) 在指定位置将列插入DataFrame。 DataFrame.iter() 迭代信息轴 DataFrame.items() 迭代器(列名,Series)对。 DataFrame.keys() 获取“信息轴”(有关详细信息,请参阅索引) DataFrame.iteritems() 迭代器(列名,Series)对。 DataFrame.iterrows() 以(索引、Series)对形式...
contestant in rest.iterrows(): # compute euclidean dist and update e_dists e_dists.update({j: round(np.linalg.norm(curr.values - contestant.values))}) # update nearest row to current row and the distance value nearest_rows.append(max(e_dists, key=e_dists.get)) nearest_distance.appen...