pandas.DataFrame.sample-从DataFrame或Series对象中随机取样 DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None, ignore_index=False) 常用的几个参数解释: n: 返回的项数。不能与frac一起使用。如果frac =None,则n默认值为1 frac: 抽取比例,frac=1就是全部...
pandas可以用sample方法返回random sample,可以用reset_index方法reset打乱之后的index df=df.sample(frac=1.0) #打乱所有数据 df=df.reset_index(drop=True) #打乱后的数据index也是乱的,用reset_index重新加一列index,drop=True表示丢弃原有index一列 1. 2. 二、pandas打乱数据集 import pandas as pd 1. 一、...
df.loc[[1,5], ['b','c']] 由于这边我们没有命名index,所以是DataFrame自动赋予的,为数字0-9 二、如果我们嫌column name太长了,输入不方便,有或者index是一列时间序列,更不好输入,那就可以选择 .iloc了。这边的 i 我觉得代表index,比较好记点。 df.iloc[1,1] df.iloc[0:3, [0,1]] df.iloc[...
df.reset_index.head 多级索引时用level参数指定哪一层被reset,用col_level参数指定将索引名称set到多重列索引的哪一层: L1,L2 = ['A','B','C'],['a','b','c']mul_index1 = pd.MultiIndex.from_product([L1,L2],names=('Upper', 'Lower'))L3,L4 = ['D','E','F'],['d','e','f'...
我们将在本节后面处理时间序列,但有时我们希望将索引重置为行号并恢复列。我们可以使用reset_index()方法: taxis=taxis.reset_index()taxis.head() 重塑数据 我们正在使用的出租车数据集是一种有利于分析的格式。但情况并非总是如此。现在我们来看一下TSA的旅客吞吐量数据,它将2021年的吞吐量与2020年和2019年的同...
df.reset_index(drop=False, inplace=True) df.resample('W', on='index')['C_0'].sum().head() 在这段代码中,使用resample()方法对'index'列执行每周重采样,计算每周'C_0'列的和。 2、指定开始和结束的时间间隔 closed参数允许重采样期间控制打开和关闭间隔。默认情况下,一些频率,如'M', 'A', ...
df.reset_index(drop=False,inplace=True) # 通过参数on指定时间类型的列名,也可以实现重采样 df.resample('W', on='index')['C_0'].sum.head 由于W是默认为右闭且取右边界作为分组标签的,重采样后结果如下。从1/3至1/9(绿色)是完整一周,因此之前非完整部分(黄色)自动归为一周,后面依次按周统计。
df1.explode('measurement').reset_index(drop=True)12.Nunique Nunique统计列或行上的唯一条目数。它在分类特征中非常有用，特别是在我们事先不知道类别数量的情况下。让我们看看我们的初始数据帧：df.year.nunique()10df.group.nunique()3我们可以直接将nunique函数应用于dataframe，并查看每列中唯一值的数量...
1. DataFrame可以通过set_index方法,可以设置单索引和复合索引。 reset_index可以还原索引,从新变为默认的整型索引。 C/C++基本语法学习 STL C++ primer
df.reset_index(drop=False, inplace=True) df.resample('W', on='index')['C_0'].sum().head() 在这段代码中,使用resample()方法对'index'列执行每周重采样,计算每周'C_0'列的和。 2、指定开始和结束的时间间隔 closed参数允许重采样期间控制打开和关闭间隔。默认情况下,一些频率,如'M', 'A', ...