dp = pd.read_csv('products.csv', header = 0, dtype = {'name': str,'review': str, 'rating': int,'word_count': dict}, engine = 'c') print dp.shape for col in dp.columns: print 'column', col,':', type(col[0]) print
print(df['key_column'].nunique()) # 检测潜在的重复值 处理缺失值: df.fillna('N/A', inplace=True) # 防止因缺失值导致的合并不完整 优化内存使用:在处理大型数据集前调整数据类型: df['column'] =df['column'].astype('int32') #将64位数...
groupby(column_name).mean() # 按列名分组并计算均值 df[column_name].apply(function) # 对某一列应用自定义函数 数据可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 绘制柱状图 df[column_name].plot(kind="bar") # 绘制散点图 df.plot(x="column_name1", y="column_name2", kind="scatter"...
(2)‘records’ : list like [{column -> value}, … , {column -> value}] records 以columns:values的形式输出 (3)‘index’ : dict like {index -> {column -> value}} index 以index:{columns:values}…的形式输出 (4)‘columns’ : dict like {column -> {index -> value}},默认该格式。
print(s_from_numpy_named) # 输出: # row1 1.1 # row2 2.2 # row3 3.3 # row4 4.4 # row5 5.5 # Name: MyFloatSeries, dtype: float64 # 3. 从 Python 字典创建 Series # 字典的键 (keys) 默认成为 Series 的索引。 # 字典的值 (values) 成为 Series 的数据。
print(s_data.loc["one"]["feature_two"]) DataFrame 数据对象的切片语法和 NumPy 数组的切片语法相同。 重新索引 重新索引是 pandas 非常重要的功能,它可以对数据重新建立索引,并且在建立索引的过 程中对缺失值进行填充。 Series 和 DataFrame 数据对象的 reindex 方法可以对数据重新索引,数据分析程序获取的 数据...
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 ...
Pandas是进行数据分析必备的库,这里归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧,方便更高效地实现数据分析。 1.计算变量缺失率 df=pd.read_csv('titanic_train.csv') def missing_cal(df): """ df :数据集 return:每个变量的缺失率 """ missing_series = df.isnull().sum()/df.shape[0] missing_df ...
dtype: int64'''print(f'最后三个元素\n{s[-3:]}')'''最后三个元素 c 3 d 4 e 5 dtype: int64''' 2)标签索引 Series 类似于固定大小的 dict,把 index 中的索引标签当做 key,而把 Series 序列中的元素值当做 value,然后通过 index 索引标签来访问或者修改元素值。
# 批量写入数据 for row in range(1, 6): for col in range(1, 5): ws.cell(row=row, column=col, value=f"R{row}C{col}") # 批量读取数据 for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_row=3, min_col=1, max_col=3): for cell in row: print(cell.value, end="\t") print() #...