基于条件筛选:series[condition] #height[height.values>=186] 增加新数据:height.append(Series(数据,index=[‘索引’])) 删除数据:height.drop(['1','3e']**,inpalce=True**)#drop只认index,且不删除原始对象的数据**永久删除** 更改索引:height.index=[1,2,3,4,5]#可以数字索引3...
【a】以字符串为索引的Series。如果取出单个索引的对应元素,则可以使用[item],若Series只有单个值对应,则返回这个标量值,如果有多个值对应,则返回一个Series: s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6], index=['a', 'b', 'a', 'a', 'a', 'c']) s['a'] s[['c', 'b']] #如果想要取出某...
以字符串为索引的Series_Series[item的列表]_包含两端点 s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6], index=['a', 'b', 'a', 'a', 'a', 'c']) s['a'] # 有多个值对应,返回一个Series # a 1 # a 3 # a 4 # a 5 # dtype: int64 s['b'] # 只有一个值对应,返回这个标量值 # ...
【b】以整数为索引的 Series,使用 [int] 或 [int_list] ,则可以取出对应索引元素的值 3. loc索引器 loc[*, *]:第一个 * 代表行的选择,第二个 * 代表列的选择 注:对于复合条件而言,可以用 |(或), &(且), ~(取反)的组合来实现 以及不要使用链式赋值 如df_chain[df_chain.A!=0].B = 1应...
1. 对DataFrame对象或者Series对象用关系运算符(><==!=)作用后,返回的是相同维度的由bool值(False或True)组成的对象。 df>0b a c2FalseTrueTrue0FalseTrueFalse1TrueFalseTrue3TrueTrueFalse这里df表示整个对象,df>0对每个元素判断,并返回同维bool值组成的对象。
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库,它提供了高效的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据。Pandas的核心数据结构是DataFrame,它是一个二维的表格型数据结构,类似于关系型数据库中的表格。在Pandas中,DataFrame可以被看作是由多个Series组成的字典。
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也可以通过建立一个 Series 通过赋值运算把两个中索引一致的位置进行修改 添加或者删除行/列 添加行或者列可以通过直接赋值的方法进行修改 代码语言:javascript 复制 xy123.loc[xy123['x']<=3,'x']=3#更改符合条件的记录的值 删除行或者列需要借助 drop 函数(要调整 inplace 参数,感觉这个函数主要是用来不显示...
In [17]: pd.Series([1.0,np.NaN,5.9,6]).sum()Out[17]: 12.9In [18]: pd.Series([1.0,np.NaN,5.9,6]).mean()Out[18]: 4.2999999999999998 重要的是要意识到 Pandas 和 NumPy 在行为上的差异。 但是,如果我们希望 NumPy 的行为与 Pandas 相同,则可以使用np.nanmean和np.nansum函数,如下所示: ...