"two"], ["foo", "one"], ["foo", "two"]], ....: columns=["first", "second"], ....: ) ....: In [11]: pd.MultiIndex.from_frame(df) Out[11]: MultiIndex([('bar', 'one'), ('bar', 'two'), ('foo', 'one'), ('foo', 'two')
参数: axis : {index (0), columns (1)} skipna : 布尔值,默认为True.表示跳过NaN值.如果整行/列都是NaN,那么结果也就是NaN level : int or level name, default None If the axis is a MultiIndex (hierarchical), count along a particular level, collapsing into a Series numeric_only : boolean...
# 1.添加画布 plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100) # 2.画图 plt.hist(df["Rating"].values,bins=20) # 2.1 添加刻度线 max_ = df["Rating"].max() min_ = df["Rating"].min() x_ticks = np.linspace(min_, max_, num=21) plt.xticks(x_ticks) # 2.2添加网格线 plt.grid() # 3....
d1 = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A','B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum)# 通过求和来聚合值d1 结果: 可以使用fill_value参数填充缺失的值 d2 = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A','B'], columns=['C'], aggfunc=np.sum, fill_value=0)# 可以使用fill_val...
index/columns:行列维度 values:聚合指标 aggfunc:聚合方式(sum/mean等) margins:添加总计行/列 5. 时间序列处理:重采样与滑动窗口 (1) 时间维度深度分析 复制 # 日期维度转换 df['year_month']=df['order_date'].dt.to_period('M')# 月度重采样分析(时间序列) ...
数据(values):通常是一个 NumPy 数组,存储实际的数据。 索引(index):一个与数据相关联的标签序列,用于访问和标识数据。索引可以是整数、字符串、日期时间等。 1.1.1Series的创建与基本属性 a. 从不同数据源创建Series Pandas 提供了多种创建Series对象的方式: ...
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas,期望能给答主一点启发。 一、Python生态里的Pandas 五月份TIOBE编程语言排行榜,Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学,另一方面是因为强大的第三方库生态。 要说杀手级的库,很难...
two three d4.0NaN b2.0NaN a1.0NaN 行和列标签可以分别通过访问index和columns属性来访问: 注意 当传递一组特定列以及数据字典时,传递的列将覆盖字典中的键。 In [43]: df.index Out[43]: Index(['a','b','c','d'], dtype='object')
Similar to that, we can calculate otherdescriptive statisticsfor the value columns by group such as the maximum values… print(data.groupby(['group1','group2']).max())# Get maxima by two groups# x1 x2 group3# group1 group2# A a 6 12 z# b 9 18 z# B a 3 9 z# b 7 17 z...
pandas数据处理(三)合并数据、交叉透视表,1.数据合并对数据合并,可以使用concat、merge、join等方法。1.concat方法一般concat用于上下数据堆叠合并。concat有用的三个参数:objs:数据axis:{0/‘index’,1/‘columns’}要连接的轴。0为上下堆叠,1为左右拼接