1) 可以用切片或者list 来选择行列 ,参数1为行,参数2为列,例如 df.loc[:,['A','B']] df.loc['20130101',['A','B']] 3. 用 df.iloc[] 索引,如果用切片或者list表示,只能用index 4. 用条件选择rows ,之后可以再用loc iloc选择行列 https://www.bilibili.com/video/BV1Ex411L7oT?p=12 import...
total_actions = fullData.pivot_table('SVID', index='TIME', columns='TYPE', aggfunc='count') total_actions.plot(subplots=False, figsize=(18,6), kind='area') 除此之外,Pandas提供的DataFrame查询统计功能速度表现也非常优秀,7秒以内就可以查询生成所有类型为交易的数据子表: tranData = fullData[ful...
2, NA, "big", 1, 2, "red", 1, NA, 12), by2 = c("wet", "dry", 99, 95, NA, "damp", 95, 99, "red", 99, NA, NA)) aggregate(x=df[, c("v1", "v2")], by=list(mydf2$by1, mydf2$by2)
In [67]: pd.Series(["foo", "bar", "baz"]) == pd.Index(["foo", "bar", "qux"]) Out[67]: 0 True 1 True 2 False dtype: bool In [68]: pd.Series(["foo", "bar", "baz"]) == np.array(["foo", "bar", "qux"]) Out[68]: 0 True 1 True 2 False dtype: bool 尝...
df.set_index('name', inplace=True) # 设置name为索引df.index.names = ['s_name'] # 给索引起名df.sort_values(by=['s_name', 'team']) # 排序 4、按值大小排序nsmallest()和nlargest() s.nsmallest(3) # 最小的3个s.nlargest(3) # 最大的3个# 指...
# 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...
.reshape(3,3),columns=list('bcd'),index=['Ohio','Texas','Oregon']) print(df1) print(df2) df1 + df2 # 另外一个表格没有值时,相加为空 运行结果: [完 ] [ Python 其他笔记,见 "我的主页→专栏" ] 4. 分享经验 目前,使用Python两年了,分享一点自己的经验 4.1 学习 ① 找手撕代码的视频,...
meltlist 在R 中使用名为a的列表来将其融合成一个 data.frame 的表达式: a <- as.list(c(1:4, NA))data.frame(melt(a)) 在Python 中,这个列表将是一个元组的列表,因此DataFrame()方法将其转换为所需的数据框。 In [30]: a = list(enumerate(list(range(1, 5)) + [np.NAN]))In [31]: pd...
data.to_csv(sys.stdout,index=False,columns=['a','b']) a,b1,25,69,10 data.to_csv(sys.stdout) ,a,b,c,d,message0,1,2,3,4,hello1,5,6,7,8,world2,9,10,11,12,foo 四、DataFrame和数据库 # 可以将json格式的数据传给DataFreame# 也可以数据将数据库的rows传给DataFrame ...
# 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 changes element-wisedframe['d'].map(...