DataFrame.sum() 返回每列的和。 DataFrame.mean() 返回每列的平均值。 DataFrame.median() 返回每列的中位数。 DataFrame.min() 返回每列的最小值。 DataFrame.max() 返回每列的最大值。 DataFrame.std() 返回每列的标准差。 DataFrame.var() 返回每列的方差。 DataFrame.count() 返回每列的非缺失值数量...
一、DataFrame 的常用操作 # 通过 DataFrame 构造数据框d = [[1.0,2.2,3,4],[1,2,3,4],[7,8,9,0],[3,5,7,9]]print(d) df = pd.DataFrame(d)print(df)# index 修改行名称,columns 修改列名称df = pd.DataFrame(d, index=['a','b','c','d'], columns=['A','B','C','D'])p...
DataFrame.ge(other[, axis, level])类似Array.ge DataFrame.ne(other[, axis, level])类似Array.ne DataFrame.eq(other[, axis, level])类似Array.eq DataFrame.combine(other, func[, fill_value, …])Add two DataFrame objects and do not propagate NaN values, so if for a DataFrame.combine_first(...
注意:这里的sys.maxsize是指可以存储的最大值。 可以看到新增了一列ageGroup,用以展示年龄分组: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['ageGroup'].head() 6. 从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中,但需要把它读取到一个DataFrame中,这样的需求该如何...
arr_data=np.random.default_rng().uniform(0,100,size=(100,25))df=pd.DataFrame(arr_data)df 要查看显示上的更多列,可以更改display.max_columns参数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.set_option('display.max_columns',30) ...
我们可以使用函数 pd.to_numeric() 来对我们的数值类型进行 downcast(向下转型)操作。我们会使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整型列,然后我们会对其数据类型进行优化,并比较内存用量。 # We're going to be calculating memory usage a lot, # so we'll create a function to save us some time!
df = pd.DataFrame(data=data) df_res = pd.DataFrame() names = df["name"].unique() for name in names: literals = df[df["name"] == name]["col0"].unique() for literal in literals: min_val = df[(df["name"] == name) & ...
使用size函数可以看到每个DataFrameGroupBy中根据主键分类后的个数: 4)遍历 循环即可: 1. for name,group in grouped_single: 2. print(name) 3. display(group.head()) 5)多级索引 通过给定level参数可以调整指向的索引为第几索引: 1. df2=df1.set_index(['人群类型','性别']) 2. df2.groupby(level=...
这里首先给出模拟数据集,不妨给定包括如下两列的一个dataframe,需求是统计各国将领的人数。应该讲这是一个很基础的需求,旨在通过这一需求梳理pandas中分组聚合的几种通用方式。 01 value_counts 上述需求是统计各国将领的人数,换言之就是在上述数据集中统计各个国家出现的次数。所以实现这一目的只需简单的对国家字段进...
random.randint(min_number,max_number, size = df_length) # Create DataFrame df= pd.DataFrame({'date_col' : date_col, 'str_col' : str_col, 'float_col' : float_col, 'int_col' : int_col}) df.info() df.head() 以不同的格式存储 接下来创建测试函数,以不同的格式进行读写。 代码...