Pandas是面板数据(Panel Data)的简写。它是Python最强大的数据分析和探索工具,因金融数据分析工具而开发,支持类似SQL的数据增删改查,支持时间序列分析,灵活处理缺失数据。 pandas的数据结构 Series Series是一维标记数组,可以存储任意数据类型,如整型、字符串、浮点型和Python对象等,轴标一般指索引。Series的字符串表现形...
输出: 9)df.reset_index( ): Pandas 中用于重置 DataFrame 的索引。reset_index() 将从0 到数据长度的整数列表设置为索引。 例: df = pd.read_csv('customer_data.csv') 将列“Name”设置为索引: df.set_index(["Name"], inplace = True) df 重置索引: df.reset_index()发布...
# 对索引名进行修改s.rename_axis("animal")df.rename_axis("animal") # 默认是列索引df.rename_axis("limbs",axis="columns") # 指定行索引 # 索引为多层索引时可以将type修改为classdf.rename_axis(index={'type': 'class'}) # 可以用set_axis进行设置修改s.set...
# 运行以下代码# transform Yr_Mo_Dy it to date type datetime64data["Yr_Mo_Dy"] = pd.to_datetime(data["Yr_Mo_Dy"])# set 'Yr_Mo_Dy' as the indexdata = data.set_index('Yr_Mo_Dy')data.head()# data.info()步骤6 对应每一个location，一共有多少数据值缺失在这一步，我们检查每个地...
根据索引(index)、列(column)(values)值), 对原有DataFrame(数据框)进行变形重塑,俗称长表转宽表 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( { '姓名': ['张三', '张三', '张三', '李四', '李四', '李四'], '科目': ['语文', '数学', '英语', '语文', '数学', '英语...
data.iloc[:,-1] # last column of data frame (id) 数据帧的最后一列(id) 可以使用.iloc索引器一起选择多个列和行。 1 2 3 4 5 # Multiple row and column selections using iloc and DataFrame 使用iloc和DataFrame选择多个行和列 data.iloc[0:5] # first five rows of dataframe 数据帧的前五行 ...
(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/...
a0.0dtype: float64 注意 NaN(不是一个数字)是 pandas 中使用的标准缺失数据标记。 来自标量值 如果data是一个标量值,则必须提供一个索引。该值将被重复以匹配索引的长度。 In [12]: pd.Series(5.0, index=["a","b","c","d","e"])
unique(df[['LastName', 'FirstName']].values)) # Will throw error as Age is numerical datatype # and LastName is str # print(np.unique(df[['LastName','Age']].values)) Python Copy输出:[‘Arun’ ‘Lal’ ‘Mishra’ ‘Navneet’ ‘Prateek’ ‘Pyare’ ‘Shilpa’ ‘Shukla’ ‘Singh...
Series对象:Each columnin a DataFrame is a Series 从df中获取 series 对象:df[col_name] 创建series 对象:ages = pd.Series([22, 35, 58], name="Age") 常用方法:Series.max(), Series.describe() DataFrame的增删改查 选择某行数据 data = food_info.loc[0] #使用loc[n]获取第n行数据,如果只是...