Python program to replace all values in a column, based on condition # Importing pandas packageimportpandasaspd# creating a dictionary of student marksd={"Players":['Sachin','Ganguly','Dravid','Yuvraj','Dhoni','Kohli'],"Format":['ODI','ODI','ODI','ODI','ODI','ODI'],"Runs":[15921...
('王五', 30)], columns=('姓名', '年龄')) # Index(['姓名', '年龄'], dtype='object') print(df.columns, df.keys()) # ['姓名' '年龄'] print(df.columns.values) # 重新设置表头 df.columns = ['Name', 'Age'] print(df) Name Age 0 张三 20 1 李四 25 2 王五 30 ...
in Series._get_value(self, label, takeable) 1234 return self._values[label] 1236 # Similar to Index.get_value, but we do not fall back to positional -> 1237 loc = self.index.get_loc(label) 1239 if is_integer(loc): 1240 return self._values[loc] File ~/work/pandas/pandas/pandas/...
# Replacing all the NaN values in the column '表现' with the value 'B'. data_frame['表现'] = data_frame['表现'].fillna('B') # Printing the dataframe. print(data_frame) # 姓名 年龄 班级 成绩 表现 # 0 Python 集中营 10.0 1210.0 99.0 A # 1 Python 集中营 11.0 1211.0 100.0 A # ...
for i, j in enumerate(df.columns.values.tolist()): print(i ,j) ## 最常用的变量(列)描述性统计指标,通常包括(和上面的部分重复): 查看行数:len(df); 变量取值的统计:df['name'].value_counts(dropna=False); 查看变量的可能取值:df['name'],返回的信息比value_counts更少,但返回的是列表方便引...
print(data.head()) 3. 数据选择与过滤 在Pandas 中,我们可以使用不同的方法选择和过滤数据。以下是一些基本的示例: 3.1 选择列 9 1 2 3 # 选择特定列 selected_column=df['A'] print(selected_column) 3.2 过滤行 9 1 2 3 # 使用条件过滤行 ...
pd.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False, sort=True) #data:数据集 #values:要聚合并计算的变量,默认情况下对所有数值型变量聚合 (相当于Excel数据透视表的值) #index:要在数据透...
df1["A"].mean() 代码语言:javascript 复制 4.714285714285714 代码语言:javascript 复制 (1+2+4+5+6+7+8)/7 代码语言:javascript 复制 4.714285714285714 代码语言:javascript 复制 # 每列的空值填充各自的均值forcolumnindf1.columns.tolist():m=df1[column].mean()# 列均值:mean可以改成max、min、mode等 ...
Find the sum all values in a pandas dataframe DataFrame.values.sum() method # Importing pandas packageimportpandasaspd# Importing numpy packageimportnumpyasnp# Creating a dictionaryd={'A':[1,4,3,7,3],'B':[6,3,8,5,3],'C':[78,4,2,74,3] }# Creating a DataFramedf=pd.DataFram...
您可以使用index,columns和values属性访问数据帧的三个主要组件。columns属性的输出似乎只是列名称的序列。 从技术上讲,此列名称序列是Index对象。 函数type的输出是对象的完全限定的类名。 变量columns的对象的全限定类名称为pandas.core.indexes.base.Index。 它以包名称开头,后跟模块路径,并以类型名称结尾。 引用对...