我们可以使用value_counts()来探索一个有离散值的列,这个函数将列出所有的唯一值,以及它们在数据集中出现的频率: df["type"].value_counts() 数据描述: 对于有数字数据的列,我们有一个非常整洁的功能,将显示许多有用的统计数据: df["release_year"].describe() 这里有一些其他的简洁高效的函数,可以尝试一下:...
converters={"col_1": str}) In [19]: df Out[19]: col_1 0 1 1 2 2 'A' 3 4.22 In [20]: df["col_1"].apply(type).value_counts() Out[20]: col_1 <class 'str'> 4 Name: count, dtype: int64
in Flags.allows_duplicate_labels(self, value) 94 if not value: 95 for ax in obj.axes: ---> 96 ax._maybe_check_unique() 98 self._allows_duplicate_labels = value File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:715, in Index._maybe_check_unique(...
import polars as pl import time # 读取 CSV 文件 start = time.time() df_pl = pl.read_csv('test_data.csv') load_time_pl = time.time() - start # 过滤操作 start = time.time() filtered_pl = df_pl.filter(pl.col('value1') > 50) filter_time_pl = time.time() - start # 分组...
df.fillna(value =5555)#填充df 中所有空值数据df.fillna(method ='bfill',axis=0)# 列里的空值取列里空值取前一个填充 4、drop 删除数据 drop 中 axis=0 表示行,axis=1 表示列 删除无用的列,列索引:'name','name1';inplace参数指是否替代原来的df ...
等同于series + other,但支持在两个输入中的任一输入中替换缺失数据的fill_value。 参数: other系列或标量值 level整数或名称 在一个级别上广播,匹配传递的 MultiIndex 级别上的索引值。 fill_value无或浮点值,默认为 None(NaN) 在计算之前,填充现有的缺失(NaN)值,并填充任何新元素以成功对齐系列,使用此值。如果...
pandasI/O API 是一组顶级reader函数,如pandas.read_csv()通常返回一个 pandas 对象。相应的writer函数是对象方法,如DataFrame.to_csv()。下面是包含可用reader和writer的表格。 这里是一些 IO 方法的非正式性能比较。 注意 对于使用StringIO类的示例,请确保在 Python 3 中导入它时使用from io import StringIO。
default NoneMake the interval closed with respect to the given frequency tothe 'left', 'right', or both sides (None).**kwargsFor compatibility. Has no effect on the result.Returns---DatetimeIndexNotes---Of the four parameters: ``start``, ``end``, ``periods``, and ``freq``,exactly...
Why not make NumPy like R? Many people have suggested that NumPy should simply emulate theNAsupport present in the more domain-specific statistical programming languageR. Part of the reason is the NumPy type hierarchy: TypeclassDtypes numpy.floatingfloat16, float32, float64, float128 ...
df['c'].value_counts().reset_index().sort_values(by='index') 或者是 df['c'].value_counts().sort_index() : 实现根据列的每个取值对统计表进行排序 number of missing values 当构建模型的时候,我们希望可以删除掉带有太多缺失值的行,或者都是缺失值的行。这可以通过采用.isnull() 和.sum() 来...