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)
#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。 # create a list of our conditions conditions = ...
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...
(self, key, value) 1284 ) 1285 1286 check_dict_or_set_indexers(key) 1287 key = com.apply_if_callable(key, self) -> 1288 cacher_needs_updating = self._check_is_chained_assignment_possible() 1289 1290 if key is Ellipsis: 1291 key = slice(None) ~/work/pandas/pandas/pandas/core/seri...
Select via the position of the passed integers 与ix, [], at的区别是,iloc[3]选择是的数据第3行,而其它如ix[3]选择的是索引为3的那一行! In [32]:df.iloc[3]A 0.721555B -0.706771C -1.039575D 0.271860Name: 2013-01-04 00:00:00, dtype: float64 ...
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="...
pandas练习文档.xlsx PS:写在前面的话:数据清洗的第一步,是查找数据(筛选数据),Excel中可以使用find,或条件筛选按钮,SQL中主要使用SELECT * FROM table_name语句。使用Pandas查找数据,主要是利用索引。所…
)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'])df.select_dtypes(include=['float']) Series和DataFrame相互转换 1. DataFrame转换为Series 就是取某一列的操作 s = df.mean()s.name = 'to_DataFrame' 2. Series转换为DataFrame 使用to_frame() 方法 s.to_frame()#T符...