如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
In[1]: import pandas as pd import numpy as np pd.options.display.max_columns = 40 1. 选取多个DataFrame列 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/m...
columns:list,从表中select的列 chunksize:int,如果指定,则返回一个迭代器,chunksize表示每个chunk中包含的行数 2,to_sql() 把数据写入到数据库中的表中: DataFrame.to_sql(name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True, index_label=None, dtype=None, chunksize=None, method=None) 参数注释: ...
一、创建DataFrame 1.使用 二维列表 创建Dataframe import pandas as pd importnumpyas np data_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] #需要导入DataFrame的二维列表 data = pd.DataFrame(data_list, columns = ['one','two','three']) #columns为每一列的列名 该组数据输出如下图 2....
2,None), (None,4,None), (5,None,7), (5,None,None)], columns=['a'...
rename(columns=shorten) >>> movies.dtypes.value_counts() float64 13 int64 3 object 12 dtype: int64 使用.select_dtypes方法提取整型的列: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> movies.select_dtypes(include="int").head() num_voted_users cast_total_fb movie_fb 0 886204 4834...
A) Pandas Dataframe B) Pandas Dataframe + 使用pandas chunksize, engine, iterator and memory_map 参数节省内存 C) Dask Dataframe D) Datatable Library E) Modin-Dask/Ray Library F) 其他并行处理库 : swifter, pandaral-lel, dispy, multiprocessing, joblib and many more. ...
a = np.arange(6).reshape(2,3) b = np.arange(4).reshape(2,2) df1 = pd.DataFrame(a,columns = ['a','b','e'],index = ['A','C']) print('df1:\n',df1) df2 = pd.DataFrame(b,columns = ['a','b'],index = ['A','D']) print('df2:\n',df2) print('df1+df2:\n'...
>>> B =pd.Series(["goodbye", "cruel", "world"],dtype="string")>>> C = pd.Series([False, True, False], dtype="bool")>>> df.B = B, df.C = C>>> df.info()<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 3 entries, 0 to 2Data columns (total 3 columns):# Column ...
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...