df_new= df1.add(df2,fill_value=0).fillna(0) 单个df按条件配号 importnumpy as npconditions= [c1,c2,c3,c4,c5,c6] #其中,c1-c6是布尔表达式values= [1,2,3,4,5,6]df[column] = np.select(conditions, values)
缺失数据 / 使用填充值的操作 在Series 和 DataFrame 中,算术函数有一个 fill_value 选项,即在某个位置的值缺失时要替换的值。例如,当添加两个 DataFrame 对象时,您可能希望将 NaN 视为 0,除非两个 DataFrame 都缺少该值,此时结果将为 NaN(如果需要,您可以稍后使用 fillna 将NaN 替换为其他值)。 代码语言:...
#np.where(condition, value if condition is true, value if condition is false) df['hasimage'] = np.where(df['photos']!= '[]', True, False) 多条件:使用一个名为np.select()的函数,给它提供两个参数:一个是条件,另一个是对应的等级列表。
在Series中有一个很常用的方法就是value_counts(),它的作用就是统计Series中每个元素出现的次数。比如,在movie.xlsx中已经是250 部高分电影的数据,我们想知道这些电影都是哪些国家制作的,哪些年份上映的,我们就可以通过value_counts()方法来统计。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas...
df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn) #从 JSON 字符串中读取数据 json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}' df = pd.read_json(json_string) #从 HTML 页面中读取数据 url = 'https://www.runoob.com' dfs = pd.read_html(url) df = dfs...
select_dtypes() 的作用是,基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列,亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。 # We'll use the same dataframe that we used for read_csvframex = df.select_dtypes(include="...
在sql中会用到group by这个方法，用来对某个或多个列进行分组，计算其他列的统计值。pandas也有这样的...
Python中的pandas模块进行数据分析。 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容: 1、数据结构简介:DataFrame和Series 2、数据索引index 3、利用pandas查询数据 4、利用pandas的DataFrames进行统计分析 5、利用pandas实现SQL操作 6、利用pandas进行缺失值的处理 7、利用pandas实现Excel的数据透视表功能 ...
)print('列数:' + str(sheet1.ncols))print('行数:' + str(sheet1.nrows))print('第2行所有数据:' + str(sheet1.row_values(2))) # 包括列名这一行,从0算起,print('第2列所有数据:' + str(sheet1.col_values(1)))print('第1行第1列对应的单元格的值: ' + sheet1.cell(0,0).value...
df.select_dtypes(include=['number']) # 只取数字型 df.select_dtypes(exclude=['int']) # 排除int类型 df.select_dtypes(exclude=['datetime64']) 02、数据类型转换 在开始数据分析前,我们需要为数据分配好合适的类型,这样才能够高效地处理数据。不同的数据类型适用于不同的处理方法。