# header=None, index_col=False 会禁止默认行为 food_info = pandas.read_csv(file_name)# 返回一个DataFrame对象 n_rows = food_info.head(n) #获取前n行数据,返回的依旧是个DataFrame column_names = food_info.columns #获取所有的列名 dimensions =
`df["column_name"].value_counts()->Series:返回Series对象中每个取值的数量,类似于sql中group by(Series.unique())后再count() df["column_name"].isin(set or list-like)->Series:常用于判断df某列中的元素是否在给定的集合或者列表里面。 三、缺失值、重复值检查与处理 1、空表检查: Series/DataFrame....
怎么可能呢?也许是时候提交一个功能请求,建议Pandas通过df.column.values.sum()重新实现df.column.sum()了?这里的values属性提供了访问底层NumPy数组的方法,性能提升了3 ~ 30倍。 答案是否定的。Pandas在这些基本操作方面非常缓慢,因为它正确地处理了缺失值。Pandas需要NaNs (not-a-number)来实现所有这些类似数据库...
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
Pandas DataFrame.rename() function is used to change the single column name, multiple columns, by index position, in place, with a list, with a dict, and
df2.rename(columns={'Chinese':'YuWen','English':'Yingyu'},inplace=True) (2.3)去重复的值 数据采集可能存在重复的行,这时只要使用 drop_duplicates() 就会自动把重复的行去掉 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=df.drop_duplicates()#去除重复行 ...
The DataFrame.rename() function Rename a single column Rename multiple columns Using rename with axis=’columns’ or axis=1 Rename columns in place Rename column using a function Use lambda expressions to rename Rename columns by removing leading and trailing spaces ...
rename(columns={'nan': 'Unknown Region'}) cases_gdf = pivoted.T cases_gdf['geometry'] = cases_gdf.index.map(region_gdf.set_index('NOME_REG')['geometry'].to_dict()) cases_gdf = cases_gdf[cases_gdf['geometry'].notna()] cases_gdf = geopandas.GeoDataFrame(cases_gdf, crs=region_...
insert方法可以方便用来插入行列数据,具体使用方式为insert(columnindex, columnname, data)。 data.insert(0, 'c3', data.pop('c3'))是将c3列删除,然后插入到最前面。 pop方法与drop方法的不同在于,pop只能删除指定的列,并且会返回Series,所以我们才能使用insert方法继续插入被pop的Series。而drop可以删除指定的行...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum而不是df.column.sum可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index