read_csv("data.csv") 数据探索和清洗 # 查看数据集的前几行 df.head() # 查看数据集的基本信息,如列名、数据类型、缺失值等 df.info() # 处理缺失值 df.dropna() # 删除缺失值 df.fillna(value) # 填充缺失值 # 数据转换和处理 df.groupby(column_name)
(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/seri...
"""making rows out of whole objects instead of parsing them into seperate columns""" # Create the dataset (no data or just the indexes) dataset = pandas.DataFrame(index=names) 追加一列,并且值为svds 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Add a column to the dataset where each...
方式1:直接转换后设置索引 df.index = pd.to_datetime(df.pop('timestamp_column')) 方式2:链式操作(推荐) df = df.set_index(pd.to_datetime(df['raw_time'])).drop(columns=['raw_time']) 2.2 智能切片操作 部分字符串匹配(自动解析) jan_data = df['2025-01'] # 提取2025年1月所有数据 跨...
df.index = pd.to_datetime(df.pop('timestamp_column')) # 方式2:链式操作(推荐) df = df.set_index(pd.to_datetime(df['raw_time'])).drop(columns=['raw_time']) 1. 2. 3. 4. 5. 2.2 智能切片操作 # 部分字符串匹配(自动解析) ...
传递的索引是一个轴标签列表。因此,这根据data 是的情况分为几种情况: 来自ndarray 如果data是一个 ndarray,则索引必须与data的长度相同。如果没有传递索引,将创建一个具有值[0, ..., len(data) - 1]的索引。 In [3]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=["a","b","c","d","e"]) ...
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 ...
pandas 中的 index 是行索引或行标签。行标签可以说是 pandas 的灵魂一签,支撑了 pandas 很多强大的业务功能,比如多个数据框的 join, merge 操作,自动对齐等。
# Returns the 1st and 4th sheet, as a dictionary of DataFrames.pd.read_excel("path_to_file.xls", sheet_name=["Sheet1", 3]) read_excel可以通过将sheet_name设置为工作表名称列表、工作表位置列表或None来读取多个工作表。可以通过工作表索引或工作表名称指定工作表,分别使用整数或字符串。 ### 读...
DataFrame(data) df.set_index("name", inplace=True) df.reset_index(inplace=True) rename方法 pd.rename()方法可以用于重命名 DataFrame 或 Series 对象的 index 或 column。以下是此方法的常用参数: mapper:字典、函数、Series、下面三个中的任何一个组成的可迭代对象,用于将列名或索引名映射到新名称。