sep =';',# 文本分隔符,默认是逗号header =True,# 是否保存列索引index =True)# 是否保存行索引,保存行索引,文件被加载时,默认行索引会作为一列# 这里一般 index = False 不设索引会比较好# 读取数据 - read_csvdata1 = pd.read_csv('data/salary.csv', sep =';',# 默认是逗号 - 不是逗号分割要...
df_mask) In [574]: c = store.select_column("df_mask", "index") In [575]: where = c[pd.DatetimeIndex(c).month == 5].index In [576]: store.select("df_mask", where=where
In [26]: dfmi = df.copy() In [27]: dfmi.index = pd.MultiIndex.from_tuples( ...: [(1, "a"), (1, "b"), (1, "c"), (2, "a")], names=["first", "second"] ...: ) ...: In [28]: dfmi.sub(column, axis=0, level="second") Out[28]: one two three first s...
■value:用于填充的值,可以是单个值,或者字典(key是列名, value是值) ■method:等于fill使用前一个不为空的值填充forword fill;等于bfill使用后一个不为空的值填充backword fill ■axis:按行还是列填充,{0 or 'index', 1 or 'columns'} ■inplace:如果为True则修改当前df,否则返回新的df 源数据: 步骤1...
③ 可以通过Series的values和index属性获取其数组值和索引。④ Series 值的获取主要有两种方式：1. 通过...
df['a'].value_counts(dropna=False) df.a.value_counts().plot(kind='bar', title = 'title', xlabel='Frequency') df.a.value_counts().plot(kind='pie') ## 类似于Series的画图。Values画图,index作为 x 轴的 ticks 单变量画图,直方图:df['income'].hist(); 双变量画图,散点图:df.scatter(x...
df.replace('old_value', 'new_value') # 检查是否有重复的数据 df.duplicated() # 删除重复的数据 df.drop_duplicates()数据选择和切片函数说明 df[column_name] 选择指定的列; df.loc[row_index, column_name] 通过标签选择数据; df.iloc[row_index, column_index] 通过位置选择数据; df.ix[row_index...
df.index,df.columns,df.values,df.shape,df.mean() 5. 索引对齐特性 这是Pandas中非常强大的特性,在对多个DataFrame 进行合并或者加减乘除操作时,行和列的索引都重叠的时候才能进行相应操作,否则会使用NA值进行填充。 df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]},index=...
# create a dataframedframe = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['India', 'USA', 'China', 'Russia'])#compute a formatted string from each floating point value in framechangefn = lambda x: '%.2f' % x# Make...
pd.Series(data, index, name) 2.2 DataFrame 二维数据结构 DataFrame类似于一个二维数组,可以看做成表格,由行和列组成。表格中的每一行每一列都是Series数据结构。 Series是由index索引➕values值组成。对于列index是指的列索引,对于行index是指的行索引(列名)。 AI检测代码解析 # data: 每一行数据 # columns...