df.rename(columns={ 'category': 'category-size'}) 7、删除后出现的重复值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['city'].drop_duplicates() 8 、删除先出现的重复值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['city'].drop_duplicates(keep='last') 9、数据替换:...
In [1]: import pandas as pd In [2]: from io import StringIO In [3]: data = "col1,col2,col3\na,b,1\na,b,2\nc,d,3" In [4]: pd.read_csv(StringIO(data)) Out[4]: col1 col2 col3 0 a b 1 1 a b 2 2 c d 3 In [5]: pd.read_csv(StringIO(data), usecols=lam...
axis:轴。0或'index',表示按行删除;1或'columns',表示按列删除。 inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None。 limit:int, default None。如果method被指定,对于连续的空值,这段连续区域,最多填充前 limit 个空值(如果存在多段连续区域,每段最多填充前 lim...
可以使用df.columns命令对数据字段进行预览 df.columns 使用df.dtypes命令查看数据类型，其中，日期是日期...
测试_p.rename(columns={"日期": "时间"}, inplace=True)#将列名“日期”修改成“时间”，并且在原有对象生效。 print(测试_p.columns)输出：Index(['时间', '代码', '换手率', '成交量'], dtype='object')Ø 删除行列 - pandas.drop(list,axis)Labels：需要删除的行或列，多列多行需要处理，以...
In [51]: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4),...: index=list('abcdef'),...: columns=list('ABCD'))...:In [52]: df1Out[52]:A B C Da 0.132003 -0.827317 -0.076467 -1.187678b 1.130127 -1.436737 -1.413681 1.607920c 1.024180 0.569605 0.875906 -2.211372d 0.974466 -2.006747...
in和not in运算符 query()还支持 Python 的in和not in比较运算符的特殊用法,提供了一种简洁的语法来调用Series或DataFrame的isin方法。 # get all rows where columns "a" and "b" have overlapping valuesIn [267]: df = pd.DataFrame({'a': list('aabbccddeeff'), 'b': list('aaaabbbbcccc'),....
pd.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)#参数说明:data 输入的数据,可以是 ndarray,series,list,dict,标量以及一个 DataFrame。 index 行标签,如果没有传递 index 值,则默认行标签是 np.arange(n),n 代表 data 的元素个数。 columns 列标签,如果没有传递 columns 值,则默认列标签是 np.arange(...
默认情况下会对一整行数据进行处理,通过column_list指定对于哪一列进行去重处理,其他列数据与此保持一致 keep='last':在处理时,默认保留第一个重复项,若想保留最后一个重复项,可以添加此参数 通过data.duplicated()命令可以查看数据是否存在重复项,返回的为布尔逻辑值,无重复为False,有重复为True,去重就是删除此处状...
用list的数据创建dataframe: a = [['2','1.2','4.2'], ['0','10','0.3'], ['1','5','0']] df= pd.DataFrame(a, columns=['one','two','three'])printdf out: one two three 02 1.2 4.2 1 0 10 0.3 2 1 5 0 用numpy的矩阵创建dataframe ...