#删除行数据,传入行的的索引范围 stu.drop([0,1],inplace = True) #删除行数据,可以自由选择行数 stu.drop(index = [1,3,5],inplace = True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 查看dataframe参数 info:显所有数据的类型 corr():查看列之间相关程度(首先得是数值类型) describe():查看列值的在统计...
5.判断重复值duplicated()和删除重复值drop_duplicates() 6.sort_values()和sort_index() 7.DataFrame.prod() 8.resample() 9.DataFrame.plot( ) 10.cumsum() 11.isna()和isnull() 12.idxmax()和idxmin() http://13.io读取与存储 read_csv() to_csv() read_excel() to_excel() ExcelWriter() 14...
在Pandas库中,读取数据的函数有多种,其中一种常用的函数是read_csv,用于从CSV文件中读取数据并创建一个Data Frame对象.其他选项中,set_option是用于设置Pandas库的选项和参数,drop_duplicates是用于去除Data Frame中的重复行,iterrows是用于遍历DataFrame的行并返回索引和行数据。
2、reset_index() 行索引转换成列 把多列转换成索引(在合并欺诈分时) 行索引转换成列_xianglock的博客-CSDN博客 reset_index()和set_index()的使用以及区别 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace...
数据去重：使用duplicated()和drop_duplicates()方法进行数据去重操作。字符串操作：使用字符串方法（如str...
3. 去重 drop_duplicates() 4. 拼接 (1) 拼接列 merge() (2) 拼接行 5. 找出在某一特定维度为空值的所有行 6. 指定dataframe的维度及顺序; 保存数据csv文件 7. 保存到文件 7.1 读写excel/csv格式文件 7.2 将多张DataFrame表写入到同一个excel文件的不同sheet中 ...
大多机器学习算法不能处理缺失的特征,因此先创建一些函数来处理特征缺失的问题。当在一些.csv文件中缺少某些值的时候,一般有三种方法解决: 1 去掉对应的整个属性 2 去掉缺失值所在的数据 3 将缺失值进行赋值 在pandas中,用 DataFrame 的 dropna() ,drop() ,和 fillna() 方法,可以方便地实现: ...
2.删除csv文件中的某列数据 importpandas as pd filename='/Users/nova.li/Desktop/workspace/对齐数据/6w_risk_date_merge.csv'df=pd.read_csv(filename) df= df.drop(['md5(mobile)','date'], axis=1) 3. 修改指定某列列名 importpandas as pd ...
data.to_csv("shopping.csv",index=False) # index=False表示不加索引,否则会多一行索引 data=pd.read_csv("shopping.csv") 3. 数据查看 3.1 数据集基础信息查询 data.shape # 行数列数data.dtypes # 所有列的数据类型data['id'].dtype # 某一列的数据类型data.ndim # 数据维度data.index # 行索引dat...
df.to_csv('filename.csv') # 导出数据到Excel文件 df.to_excel('filename.xlsx', index=True) # 导出数据到 SQL 表 df.to_sql(table_name, connection_object) #以Json格式导出数据到文本文件 df.to_json(filename) # 其他 df.to_html() # 显示 HTML 代码 ...