二、环境准备 首先需要安装并导入必要的库: # 安装pandaspipinstallpandas# 导入库importpandasaspdimportnumpyasnp 三、创建DataFrame 1. 从字典创建 # 创建一个简单的销售数据data={'商品':['手机','电脑','平板','耳机'],'价格':[5999,8999,3999,999],'销量':[100,50,80,200]}df=pd.DataFrame(data)...
创建dataframe 创建dataframe的方法有很多种，其中最简单的方法是使用pandas的DataFrame构造函数。可以通过传递一个字典或一个二维数组来创建dataframe。例如：import pandas as pd # 使用字典创建dataframe data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(dat...
python-数据分析-Pandas-3、DataFrame-数据重塑 在完成数据加载之后,我们可能需要对事实表和维度表进行连接,这是对数据进行多维度拆解的基础; 我们可能从不同的数据源加载了结构相同的数据,我们需要将这些数据拼接起来;我们把这些操作统称为数据重塑。 当然,由于企业的信息化水平以及数据中台建设水平的差异,我们拿到的...
如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...
pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库，而DataFrame是其核心数据结构。本文将全面介绍DataFrame的创建、操作和常用功能，通过示例代码帮助读者更好地理解，并掌握在数据处理中的实际应用。#优质短图文计划# 创建 在pandas模块中，DataFrame是一个二维标签化数据结构，可以存储不同类型的数据，并具有行和列的标签。你...
2. Series与DataFrame之间的运算使用Python操作符：以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效类似于NumPy中二维数组与一维数组的运算，但可能出现NaN使用Pandas操作函数：axis=0：以列为单位操作（参数必须是列），对所有列都有效axis=1：以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效s = pd.Series([100,...
二、pandas.DataFrame.index 功能:用于返回列索引(横向)。 print(df.index); print(type(df.index)); 结果为 Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object') <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> 三、pandas.DataFrame.columns 功能:用于...
DataFrame 1.Series的创建 由列表或numpy数组创建 由字典创建 #series只能创建一维数组 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #使用列表创建数组 s=Series(data=[1,2,3,4,5]) s #numpy数组创建 s1=Series(data=np.random.randint(1,100,size=(2,))) ...
从列表创建DataFrame 可以使用单个列表或列表的列表来创建DataFrame。 示例1 importpandasaspd data=[1,2,3,4,5]df=pd.DataFrame(data)printdf Python Copy 其输出结果如下: 00112233445 Python Copy 示例2 importpandasaspd data=[['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]df=pd.DataFrame(data,columns=['...