可以使用df.columns命令对数据字段进行预览 df.columns 使用df.dtypes命令查看数据类型，其中，日期是日期...
从满足条件的pandas DataFrame中获取特定的列名,可以使用以下方法: 1. 使用条件筛选获取满足条件的行: ```python condition = df['column_...
In [1]: from numba import jit, njit, vectorize, float64 In [2]: def custom_mean(x): return (x * x).mean() In [3]: @jit(cache=True) def custom_mean_jitted(x): return (x * x).mean() In [4]: %timeit rolling_df.apply(custom_mean, raw=True) CPU times: user 4.33 s, ...
importpandasaspd# 从CSV文件导入数据df_csv = pd.read_csv('data.csv')# 从Excel文件导入数据df_excel = pd.read_excel('data.xlsx')# 从数据库导入数据importsqlite3conn = sqlite3.connect('database.db')query = 'SELECT * FROM table_name'df_db = pd.read_sql(query, conn)在上面的例子中，...
df2.rename(columns={'Chinese': 'YuWen', 'English': 'Yingyu'}, inplace = True) 3. 去重复的值 数据采集可能存在重复的行,这时只要使用drop_duplicates()就会自动把重复的行去掉。 df = df.drop_duplicates() #去除重复行 12 df = df.drop_duplicates() #去除重复行 ...
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="...
df.dropna(subset=['ST_NUM'],inplace=True) print(df.to_string()) 以上实例输出结果如下: 我们也可以fillna()方法来替换一些空字段: 实例 使用12345 替换空字段: importpandasaspd df=pd.read_csv('property-data.csv') df.fillna(12345,inplace=True) ...
sql ="select * from emp;"# 通过sql语句以及连接查询数据库,最终返回的结果是一个DataFrame数组df = pd.read_sql(sql,engine) df 运行结果: 将数据导入数据库: 在pandas当中存在一个to_sql函数,可以将数据写入数据库,它支持两类mysql引擎,一个是sqlalchemy,另一个是sqlliet3,但是由于sqlliet3寒就没有更新...
importpolarsaspl# 通过第二个参数 schema 指定列的类型df = pl.DataFrame( {"col1": [0,2],"col2": [3,7]}, schema={"col1": pl.Float32,"col2": pl.Int64} )print(df)""" shape: (2, 2) ┌──────┬──────┐ ...
df = pd.read_csv('data.csv') #从 Excel 文件中读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') #从 SQL 数据库中读取数据 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn) #从 JSON 字符串中读取数据 json_string = '{"name": "...