data.info()<class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:285entries,0to284Columns:1500entries,date to 2846Adtypes:float64(1497),int64(2),object(1)memory usage:3.3+MB 上述数据中包含285行,1500列,其中type列为object,date和hour列为int64类型,其余列均为float64类型。memory表明数据总共占用了约3.3M内...
read_excel可以通过将列列表传递给index_col和将行列表传递给header来读取MultiIndex索引。如果index或columns具有序列化级别名称,也可以通过指定构成级别的行/列来读取这些级别。 例如,要读取没有名称的MultiIndex索引: In [424]: df = pd.DataFrame(...: {"a": [1, 2, 3, 4], "b": [5, 6, 7, 8]...
[loc] File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:3812, in Index.get_loc(self, key) 3807 if isinstance(casted_key, slice) or ( 3808 isinstance(casted_key, abc.Iterable) 3809 and any(isinstance(x, slice) for x in casted_key) 3810 ): 3811 raise InvalidIndexError(key) ->...
frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index=['a','c','d'], columns=['Ohio','Texas','California']) frame2 = frame.reindex(['c','b','a','d']) # 重命名索引,若有原索引,则修改顺序 print(frame2) data = frame2.drop(['d']) # 删除d行 print(data) 运行结果:...
pip install --pre --extra-index https://pypi.anaconda.org/scientific-python-nightly-wheels/simple pandas 请注意,您可能需要卸载现有版本的 pandas 才能安装开发版本。 pip uninstall pandas -y 运行测试套件 pandas 配备有一套详尽的单元测试。运行测试所需的软件包可以使用pip install "pandas[test]"进行安装...
index:行标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns:列标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 通过已有数据创建 举例一: 结果: 举例二:创建学生成绩表 使用np创建的数组显示方式,比较两者的区别。
importpandasaspd# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]},index=['a','b','c'])# 尝试访问多个可能不存在的键try:print(df.loc['d','C'])exceptKeyErrorase:print(f"Key error:{e}") Python Copy Output:
index:行标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns:列标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 通过已有数据创建 举例一: pd.DataFrame(np.random.randn(2,3)) 结果: 举例二:创建学生成绩表 使用np创建的数组显示方式,比较两者的区别。 # 生成...
In [11]: pd.Series(d, index=["b","c","d","a"]) Out[11]: b1.0c2.0d NaN a0.0dtype: float64 注意 NaN(不是一个数字)是 pandas 中使用的标准缺失数据标记。 来自标量值 如果data是一个标量值,则必须提供一个索引。该值将被重复以匹配索引的长度。
Error 这种不可变性是一件好事。 这使得在多个Series或DataFrames之间共享索引更安全,不会导致意外索引修改引起的可能问题。 亲自试一试 除了与数组相似,Index的行为也与固定大小的集相似。 这包括遵循 Python 的内置集数据结构所采用的许多约定,以便能够以熟悉的方式计算并集、交集、差集和其他组合。 接下来,让我们操作...