index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。 这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就...
arange(4).reshape((2,2)),index=[1,2],columns=['three','four']) pd.concat([df1,df2],ignore_index = True) 2、重塑和轴向旋转 在重塑和轴向旋转中,有两个重要的函数,二者互为逆操作: stack:将数据的列旋转为行 unstack:将数据的行旋转为列先来看下面的例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:...
删除标题为空的列:使用dropna()方法删除标题为空的列。该方法会删除包含缺失值的整列数据。 代码语言:txt 复制 data.dropna(axis=1, how='all', inplace=True) axis=1表示按列进行操作。 how='all'表示只删除全为空值的列。 inplace=True表示在原始DataFrame上进行修改。
random.randint(10, size=(6,2)), index=[['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y']], columns=['col_1', 'col_2']) # 将数据框按照第一层索引进行排序 df = df.sort_index(level=0) 20. 时间序列数据重采样 Pandas中提供了一些方法用来对...
columns # 列索引 index # 行索引 shape # 形状 head() # 查看前几行数据 tail() # 查看后几行数据 3)DataFrame的索引 (1) 对列进行索引 通过类似字典的方式 通过属性的方式 (2) 对行进行索引 a.loc[ ] # index a.iloc[ ] # 整数 (3) 对元素索引的方法 ...
['first_name'].replace({r'[^\x00-\x7F]+':''}, regex=True, inplace=True) df['last_name'].replace({r'[^\x00-\x7F]+':''}, regex=True, inplace=True) # 切分sex_hour 列为 sex 列和 hour 列 sorted_columns = ['id','age','weight','first_name','last_name'] df =...
df.sort_values(['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False]) # 按照索引排序 df.sort_index()数据分组和聚合函数说明 df.groupby(column_name) 按照指定列进行分组; df.aggregate(function_name) 对分组后的数据进行聚合操作; df.pivot_table(values, index, columns, aggfunc) 生成透视表...
1、索引排序df.sort_index() s.sort_index()# 升序排列df.sort_index()# df也是按索引进行排序df.team.sort_index()s.sort_index(ascending=False)# 降序排列s.sort_index(inplace=True)# 排序后生效,改变原数据# 索引重新0-(n-1)排,很有用,可以得到它的排序号s...
name'].str.strip()# 将字符串转换为小写df['column_name'] = df['column_name'].str.lower()# 将列转换为不同的数据类型df['column_name'] = df['column_name'].astype('new_type')# 将列转换为日期时间df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])# 重命名列名df.columns = [...
# Replace specific values using mappingmapping = {'CA': 'California', 'TX': 'Texas'}df['Customer State'] = df['Customer State'].replace(mapping)rename()函数用于重命名DataFrame的列或索引标签。# Rename some columnsdf.rename(columns={'Customer City': 'Customer_City', 'Customer Fname' : '...