用sort_index函数对上面的df行索引排序 >>>df.sort_index(axis=0)colsABCa2.180095-1.8206240.046273b-0.607010-0.1237211.375773d-0.057358-1.4036200.462811e-1.6722181.2998370.055571 Pandas 函数里经常会见到 axis 参数,用来指定行索引或列索引 axis=0 等价于 axis='index' axis=1 等价于 axis='columns' axis...
drop('age', axis=1) df.drop(0) 5. 处理缺失值 Pandas提供了方法来处理缺失值,例如可以使用isnull()检查失值并使用fillna()方法填充缺失值。 # 检查缺失值 df.isnull() # 填充缺失值 df.fillna(0) 6. 分组和聚合 可以使用groupby()方法将数据按照某些列进行分组,然后使用聚合函数计算列的值。 # 分组...
Out[5]: one Python two Java three PHP dtype: object 创建Series类的对象并指定索引 代码语言:javascript 复制 importpandasaspd ser_obj=pd.Series(['Python','Java','PHP'],index=['one','two','three'])ser_obj 输出为: Out[4]: one Python two Java three PHP dtype: object 由数组创建(一维数...
在下面代码中添加了比例尺和像素尺寸,该比例尺采用的是线段式表示方式,即在地图上绘制一条线段并注明该地图上该线段所代表的实际距离。 ax = nybb.plot()
pro = count.div(sum, axis=0) pro 1. 2. 3. 画图 AI检测代码解析 pro.plot(kind='bar', stacked=True) 1. 2. 透视pivot 透视表是将原有的DataFrame的列分别作为行索引和列索引,然后对指定的列应用聚集函数,是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。
two dull 2 shiny 2 dtype: int64 '''# 按行求和sum= count.sum(axis=1)sum''' a bar 4 foo 7 dtype: int64 ''' 求比例 # 进行相除操作,得出比例pro = count.div(sum, axis=0) pro 画图 pro.plot(kind='bar', stacked=True) 2. 透视pivot ...
df3.plot(x="A", y="B"); 1. 2. 3. 4. 5. 其他图像 plot() 支持很多图像类型,包括bar, hist, box, density, area, scatter, hexbin, pie等,下面我们分别举例子来看下怎么使用。 bar df.iloc[5].plot(kind="bar"); 1. 多个列的bar: ...
axis=0或者"index": 如果是单行操作,就指的是某一行 如果是聚合操作,指的是跨行cross rows axis=1或者"columns": 如果是单列操作,就指的是某一列 如果是聚合操作,指的是跨列cross columns *按哪个axis,就是这个axis要动起来(类似被for遍历),其它的axis保持不动* In [1]: 代码语言:javascript 代码...
data1 = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(2,3),columns = list('abc')) data2 = pd.DataFrame(np.arange(20,26).reshape(2,3),columns = list('ayz')) data = pd.concat([data1,data2],axis = 0,sort=False) # 行合并,并集,默认是join='outer' data3 = pd.concat([data1,data2],axi...
df.plot() 输出: 另一种方法是使用 matplotlib.pyplot 库中的 gca() 方法,如下所示: Python3实现 importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt # Create a list of data # to be represented in x-axis subjects=['Math','English','History ', ...