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...
pivot(index='client',columns='product',values='quantity') print(pivot_value)虽然用NumPy当然可以实现它,但这个功能没有开箱即用,尽管它存在于所有主要的关系数据库和电子表格应用程序(Excel,WPS)中。 Pandas用df.pivot_table将分组和旋转结合在一个工具中。
df['r'] = some_expression # add a (virtual) column that will be computed on the fly df.mean(df.x), df.mean(df.r) # calculate statistics on normal and virtual columns 可视化方法也是: df.plot(df.x, df.y, show=True); # make a plot quickly 它的官方提供一个例子,就是纽约市出租车...
表示这些人的性别 df['Gender'] = ['Female', 'Male', 'Male'] # 显示更新后的 DataFrame print(df)...代码示例:删除一列数据 # 删除 'City' 列 df = df.drop(columns=['City']) # 显示更新后的 DataFrame print(df) 输出示例运行代码后,你将看到如下输出...删除包含缺失值的行: df.dropna():...
df.drop('City', axis=1, inplace=True) # 排序 df.sort_values(by='Age', ascending=False, inplace=True) # 重命名列 df.rename(columns={'Name': 'Full Name'}, inplace=True)属性和方法 # 获取列名 columns = df.columns # 获取形状(行数和列数) shape = df.shape # 获取索引 index = df...
>>> df[lambda df: df.columns[0]] a Joe b Mike c Jack d Rose e David f Marry g Wansi h Sidy i Jason j Even Name: name, dtype: object 回到顶部 3 区域选取 区域选取可以从多个维度(行和列)对数据进行筛选,可以通过df.loc[],df.iloc[],df.ix[]三种方法实现。采用df.loc[],df.iloc[...
df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn) #从 JSON 字符串中读取数据 json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}' df = pd.read_json(json_string) #从 HTML 页面中读取数据 url = 'https://www.runoob.com' dfs = pd.read_html(url) df = dfs...
[27], line 1 ---> 1 df.apply(f, axis="columns") File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/frame.py:10374, in DataFrame.apply(self, func, axis, raw, result_type, args, by_row, engine, engine_kwargs, **kwargs) 10360 from pandas.core.apply import frame_apply 10362 op = frame_apply...
# 重命名索引df_renamed=df.rename(index={'a':'id1','b':'id2','c':'id3'})print(df_renamed)""" Name Age City id1 Alice 25 New York id2 Bob 30 Paris id3 Charlie 35 London """# 重命名列df_renamed=df.rename(columns={'Name':'Full Name','Age':'Years'})print(df_renamed)"...
pd.concat([df1,df2,df3],axis=0,ignore_index=True) 10.将df1,df2,df3按照列合并为新DataFrame pd.concat([df1,df2,df3],axis=1,ignore_index=True) 11.修改列名为col1,col2,col3 df.columns = ['col1','col2','col3'] 12.将col1,col2,clo3三列顺序颠倒 df.ix[:,::-1] 13.提取第一...