In [21]: sa.a = 5 In [22]: sa Out[22]: a 5 b 2 c 3 dtype: int64 In [23]: dfa.A = list(range(len(dfa.index))) # ok if A already exists In [24]: dfa Out[24]: A B C D 2000-01-01 0 0.469112 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1 1.212112 0.119209 -1.044236 2000-01...
改变原数据# 索引重新0-(n-1)排,很有用,可以得到它的排序号s.sort_index(ignore_index=True)s.sort_index(na_position='first')# 空值在前,另'last'表示空值在后s.sort_index(level=1)# 如果多层,排一级s.sort_
‘first’:保留第一次出现的重复项,其余全删除。 ’last‘:保留最后一次出现的重复项,其余全删除。 False:删除所有重复项,一个也不留。 注意first和last是str,要加引号,False不用加。3.inplace: 是否改变原变量数据,默认为False,如果设置为Ture将会改变原变量,慎用。 4.ignore_index: 是否为结果重新编排新的...
columns=None,header=True,index=True,index_label=None,mode='w',encoding=None,compression='infer',quoting=None,quotechar='"',line_terminator=None,chunksize=None,date_format=None,doublequote=True,escapechar=None,decimal='.',errors='strict',storage_options=None)...
方法描述DataFrame.pivot([index, columns, values])Reshape data (produce a “pivot” table) based on column values.DataFrame.reorder_levels(order[, axis])Rearrange index levels using input order.DataFrame.sort_values(by[, axis, ascending, …])Sort by the values along either axisDataFrame.sort_in...
df.to_sql('employees', conn, if_exists='replace', index=False) # 执行SQL查询 query = """ SELECT department, AVG(salary) as avg_salary FROM employees GROUP BY department """ result = pd.read_sql(query, conn) print(result) 1. ...
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。
DataFrame.insert(loc, column, value[, …])在特殊地点插入行 DataFrame.iter()Iterate over infor axis DataFrame.iteritems()返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows()返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name])Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as first elem...
通过df.sort_values(by = my_column)对Pandas DataFrame进行排序。有许多可用关键字参数。 by:str或str of list,required—要排序的名称或名称列表。如果axis为0或index,那by可能会有索引级别和/或列标签。如果axis为1或columns,则by可能含级别和/或索引标签。 axis:{0或index,1或columns},默认为0—排序轴。
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="float64")# Returns only time column 最后...