DataFrame.mul(self, other, axis='columns', level=None, fill_value=None)[source] DataFrame.multiply(self, other, axis='columns', level=None, fill_value=None)[source] 获取dataframe和其他元素的乘法(二进制操作符mul)。 等价于dataframe * other,但是支持用fill_value替换其中一个输入中丢失的数据。与...
importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFrame 二、Series Series是一种类似于一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 1、Series的创建 两种创建方式 1.1 由列表或numpy数组创建 默认索引为0到N-1的整数型索引 #使用列表创建Seriess1=Series(dat...
可以将其视为Series对象的类似字典的容器。是主要的pandas数据结构。 参数: data:结构化或同质的ndarray,可迭代对象,字典或DataFrame 如果data是字典,则按插入顺序排序。 如果字典包含定义了索引的Series,则根据索引进行对齐。如果data本身就是Series或DataFrame,则也会进行对齐。 如果data是字典列表,则按插入顺序排序。
# 使用apply函数将这个函数应用到DataFrame的每个元素上 result = df.apply(multiply_by_2) print(result) 3. mapmap函数可以将一个字典或Series的值映射到DataFrame或Series的每个元素上,并将结果作为新的Series或DataFrame返回。这个函数可以用于对Series或DataFrame中的每个元素进行替换操作。例如,假设我们有一个Series...
DataFrame.multiply(other, axis='columns', level=None, fill_value=None) Parameters other:It can be a scalar, sequence, Series, or DataFrame. It can be a single or multiple element data structure, or list-like object. axis:It represents index or column axis, '0' for index and '1' for...
它提供两种核心数据结构:一维的Series和二维的DataFrame。Pandas支持多种数据格式的读写(如CSV、Excel等),并提供数据过滤、清洗、转换、分组和聚合等功能。通过plot方法,Pandas还可以与Matplotlib结合,实现数据可视化。此外,它还支持数据合并、连接和时间序列处理,是数据科学、机器学习等领域的重要工具。 下面这张图是我...
alignable boolean Series callable函数(只有一个输入参数且必须是Series或DataFrame类型),返回一个合法的以上所说的类型 例子 1)访问第2,3列 df.iloc[:,[2,3]] 2) 访问某一列:df.列名、df['列名']得到的是Series类型的数据 访问某一行:df.loc[行标签]、df.iloc[行号] ...
在pandas中,apply函数可以被用于DataFrame的行或列,也可以被用于Series。这个函数的基本形式是apply(func, axis=0, args=(), **kwds),其中func是应用到每个元素上的函数,axis指定函数应用的轴向,args和**kwds允许向func传递额外的参数和关键字参数。
importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,5),'B':range(10,50,10)})# 定义一个函数,将每个元素乘以2defmultiply_by_two(x):returnx*2# 使用applymapmodified_df=df.applymap(multiply_by_two)print(modified_df) ...
Series是一种一维数据结构,每一个元素都带有一个索引,其中索引可以为数字或字符串。其基本数据结构为索引列和数据列。 Dataframe是一种二维数据结构,数据以表格形式(与excel类似)存储,有对应的行和列。其基本数据结构为索引列和多列数据,即Dataframe的由多个Series构成。