def func1(): # return 值1,值2 --- return有一个作用是打断程序的运行 return 1 + 1 , 2 + 2, 3+4 num1,num2,num3 6.1K40 pandas dataframe删除一行或一列:drop函数 pandas dataframe删除一行或一列:drop函数【知识点】用法: DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace...
>>> ndf = df.append(df_insert,ignore_index = True) #返回添加后的值,并不会修改df的值。ignore_index默认为False,意思是不忽略index值,即生成的新的ndf的index采用df_insert中的index值。若为True,则新的ndf的index值不使用df_insert中的index值,而是自己默认生成。 二、查 1. df['column_name'] 和...
def f(x): return pd.Series([x.min(), x.max(), x.mean(), x.max()-x.min()], index = ['最小值', '最大值', '平均值', '极差']) frame.apply(f) 4.5 排序 排序时对数据集的重要操作,有时候我们把数据输出到excel并要求排序,我们就需要用到该操作。 Series对象用sort_index排序;而...
def compute(arr): a = arr['a'] b = arr['b'] if a+b>100: return 1 else: return 0 def compute2(arr): a = arr['e'] b = arr['g'] if (g in ['GD','FJ']) and (e<50): return 1 else: return 0 pandas Dataframe的apply变换函数 一键运行所有代码 图解数据分析系列 配套的...
ndarray 是 NumPy 中的数组类型,当 data 是 ndarry 时,传递的索引必须具有与数组相同的长度。假如没有给 index 参数传参,在默认情况下,索引值将使用是 range(n) 生成,其中 n 代表数组长度: importpandas as pdimportnumpy as np data= np.array(['a','b','c','d'])#使用默认索引,创建 Series 序列...
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') def modify_value(x): if x < 5: return '是' elif x < 10: return '否' else: return 'x' # 插入列 for col_num in range(4, 9): df.insert(loc=col_num, column=f'列{col_num-3}', value...
使用return_indices参数还可以获得除值之外的索引。如果A/B是numpy数组、pandas Series或列表,这将起作用。 注意,如果您的对象是pandas对象,那么返回的索引就是数组索引。因此,如果序列没有从0开始的RangeIndex,则可以按数组位置对其索引对象进行切片,以获得实际的序列索引标签。 import numpy as npvals, idxA, idxB...
def cfun(x):return int(x) if x else -1pd.read_excel("path_to_file.xls", "Sheet1", converters={"MyInts": cfun}) Dtype 规范 作为转换器的替代方案,可以使用dtype关键字指定整个列的类型,它接受一个将列名映射到类型的字典。要解释没有类型推断的数据,请使用类型str或object。
1234 return self._values[label] 1236 # Similar to Index.get_value, but we do not fall back to positional -> 1237 loc = self.index.get_loc(label) 1239 if is_integer(loc): 1240 return self._values[loc] File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:3812, in Index.get_loc(...
array1 = np.array([0.12,0.17,0.24,0.29])array2 = np.array([0.13,0.19,0.26,0.31])# with a tolerance of 0.1, it should return False:np.allclose(array1,array2,0.1)False# with a tolerance of 0.2, it should return True:np.allclose(array1,array...