首先我们使用pandas提供的' iterrows() '函数遍历DataFrame ' df '。' iterrows() '函数遍历DataFrame的行,在迭代期间返回(index, row)对。 import time start = time.time() # Iterating through DataFrame using iterrows for idx, row in df.iterrows(): if row.a == ...
append(row,ignore_index=True) a b c d 0 1 3 3 4 1 5 6 7 8 2 9 10 11 12 >>> 用loc指定位置添加一行 >>> df.loc[2]=[9,10,11,12] >>> df a b c d 0 1 3 3 4 1 5 6 7 8 2 9 10 11 12 >>> 指定位置插入一行,索引非数字 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 ...
isna(row['task_issued_time']): for no1 in data['biz_no']: for no2 in data['task_no']: if no1 == no2: data['task_issued_time'] = data['task_issued_time'].fillna(method='ffill',limit =1) data 二、sort_index() Pandas 对索引的操作就是对数据的操作。 Series与DataFrame的...
df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据...
df.sort_index(axis=1)# 会把列按列名顺序排列 2、数值排序sort_values() df.Q1.sort_values()df.sort_values('Q4')df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False]) 其他方法: s.sort_values(ascending=False) # 降序s.sort_values(inplace=True...
iterrows(): print(row_index, row) """ 输出: 0 col1 -0.087832 col2 -1.324081 col3 1.313132 Name: 0, dtype: float64 1 col1 0.329817 col2 0.342322 col3 1.289371 Name: 1, dtype: float64 2 col1 -0.053737 col2 0.161058 col3 0.523620 Name: 2, dtype: float64 3 col1 -1.178437 col2...
以下实例使用 ndarrays 创建,ndarray 的长度必须相同, 如果传递了 index,则索引的长度应等于数组的长度。如果没有传递索引,则默认情况下,索引将是range(n),其中n是数组长度。 ndarrays 可以参考:NumPy Ndarray 对象 实例- 使用 ndarrays 创建 importnumpyasnp ...
序列是一维数组,只有一个维度,那就是row,在序列中为Index命名就是设置行轴的名称。 >>> sd=pd.Series(data=['a','b'],index=pd.Index([101,102],name='idx_name'),name='series_name') idx_name101a102b Name: series_name, dtype: object ...
lock" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal"> 属性属性说明 loc 通过索引值取数 iloc 通过索引位置取数 size 获取Series中数据量 shape Series数据维度 dtype Series数据类型 Values 获取Series的数据 我们来看一下这些比较常见的方法: (1)loc import pandas as pd obj = pd...
df.reset_index(drop=False) # 设置新的下标索引 #drop: 默认为False,不删除原来的索引,如果为True,删除原来的索引值 以某列值设置为新的索引 df.set_index(列索引名,drop=True)# 序列: 列索引名# drop: 删除原来的列 注意: 上面多个索引就是具有MultiIndex的DataFrame ...