# Import the numpy package under the name npimportnumpyasnp# Import the pandas package under the name pdimportpandasaspd# Print the pandas version and the configurationprint(pd.__version__)>>>0.25.3# 输出 我们将继续
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
data:输入的数据,可以是 ndarray,series,list,dict,标量以及一个 DataFrame。 index:行标签,如果没有传递 index 值,则默认行标签是 np.arange(n),n 代表 data 的元素个数。 columns:列标签,如果没有传递 columns 值,则默认列标签是 np.arange(n)。 dtype:dtype表示每一列的数据类型。 copy:默认为 False,表...
frame=pd.DataFrame(data) # 查看数据,数据类型为dataframe print(frame) print(type(frame)) # .index查看行标签 print(frame.index,'\n该数据类型为:', type(frame.index)) # .columns查看列标签 print(frame.columns,'\n该数据类型为:', type(frame.columns)) # .values查看值,数据类型为ndarray print(...
Pandas 是一个强大的数据分析库,它提供了一个名为 DataFrame 的数据结构,类似于 R 中的 data.frame。DataFrame 是一个二维的、标签化的数据结构,可以包含不同数据类型的列。它提供了许多方便的功能,如数据选择、过滤、合并、排序等,使得数据分析和处理变得更加容易。Pandas 的 DataFrame 是为了更方便地处理表格形式...
2. DateFrame特点 DataFrame中面向行和面向列的操作基本是平衡的。 DataFrame中的数据是以一个或多个两维块存放的(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。 3. 创建DataFrame 最常用的一种是直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典: In [33]: data={'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada...
data={'性别':['男','女','女','男','男'],'姓名':['小明','小红','小芳','大黑','张三'],'年龄':[20,21,25,24,29]}df=pd.DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'],columns=['姓名','性别','年龄','职业'])df ...
<类 'pandas.core.frame.DataFrame' > 1. 这称为DataFrame!这是我们将在本教程中处理的Pandas的基本单元。 DataFrame是一个带标签的二维结构,我们可以存储不同类型的数据。DataFrame类似于SQL表或Excel电子表格。 导入CSV文件 要从CSV文件中读取,您可以使用read_csv()Pandas 的 方法。
data:确切地说,这是你想要放到数据框架中的数据。 index:命名索引。 columns:命名列。 这里的参数data可以接受多种不同的形式:int、string、boolean、list、tuple、dictionary,等。 创建一个n×m大小的数据框架 让我们创建一个10行5列的数据框架,填充的值都为1。这里我们指定data=1,且有10行(索引)和5列。
frame = pd.DataFrame(data) # 创建DataFrame print(frame)print("")print(frame.index) # 查看行索引 print("")print(frame.columns) # 查看列索引 print("")print(frame.values) # 查看值 {'name': ['Jack', 'Tom', 'LiSa'], 'age': [20, 21, 18], 'city': ['BeiJing', 'TianJin', '...