df = pd.DataFrame(data) 在这个例子中,我们使用pd.date_range()函数创建了一个日期范围,然后创建了一个包含随机股票价格和交易量的DataFrame。然后,我们可以使用head()方法来查看前10行数据: print(df.head(10)) 这将输出前10行数据,包括日期、股票代码、开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量。输出可能如...
例子 import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'animal': ['alligator', 'bee', 'falcon', 'lion', 'monkey', 'parrot', 'shark', 'whale', 'zebra'] }) # 查看前 5 行(默认) print(df.head()) # 使用 head() 查看前 3 行数据 print(df.head(3))推荐...
该函数返回pandas中的DataFrame或dict of DataFrame对象,利用DataFrame的相关操作即可读取相应的数据。 ''' df = pd.read_excel('excel_output.xls',sheet_name=None) # print(df.head()) #看看读取的数据,默认为前5行 print(df['2']) #指定sheet xls_file=pd.ExcelFile('excel_output.xls') print(xls_...
三、DataFrame的创建 DataFrame的创建有很多种方式。 在工程项目中,我们如果直接使用Pandas的方法pd.read_csv('file.csv')和pd.read_excel('file.xlsx')方法,这两个方法返回的数据就是DataFrame类型的数据,接下来我们来看看使用其他的方法如何进行DataFrame数据的创建。 1. 使用字典创建DataFrame 使用字典创建DataFrame...
可以使用 DataFrame 的 .head() 方法查看 DataFrame 的前几行数据。 python print(df.head()) 输出: 姓名 年龄 性别 0 张三18 男1 李四25 女2 王五30 男 使用DataFrame 的 .loc[] 方法可以根据行和列的标签来访问数据。 python print(df.loc[0, '姓名']) # 输出:张三 使用DataFrame 的 .iloc[] ...
pandas中DataFrame操作(一) 切片选择 #显示第一行数据 print(df.head(1)) #显示倒数三行数据 print(df.tail(3)) loc df.loc[row_index,col_index] 注意loc是根据行和列的索引进行选择的,行索引就是index,列索引就是列名。 loc举例: df.loc[0,'age']=18 就能定位行索引为0,列名为‘age’的元素,然后...
df.head(n) # 参数n默认为5 "Return the first `n` rows;For negative values of `n`, this function returns all rows exceptthe last `n` rows, equivalent to ``df[:-n]``. "返回前n行。 当n为负值,相当于df[:-n],即返回除最后n行之外的所有行" #例: import pandas as pd df = pd.D...
9 head() 返回前 n 行。 10 tail() 返回最后 n 行。 现在让我们创建一个 DataFrame,看看上面提到的属性是怎样的效果。import pandas as pd import numpy as np d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']), 'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]...
# 创建 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] }, index=['a', 'b', 'c']) # 查看数据 print(df.head(2)) # 输出前 2 行 # 缺失值处理 df_with_nan = pd.DataFrame({ 'A': [1, None, 3], 'B': [4, 5, None] }) print(df_with_nan.fil...
print(df) 效果: 注:在Pandas库中,inplace=True是一个参数,它经常出现在修改DataFrame或Series对象的方法中。这个参数的作用是控制修改是否直接在原对象上进行,还是返回一个新的对象。 2、从CSV文件创建DataFrame (1)使用pd.read_csv()函数 CSV(逗号分隔值)文件是数据分析中常用的数据格式之一。Pandas提供了read_...