您可以将MultiIndex视为元组数组,其中每个元组都是唯一的。可以从数组列表(使用MultiIndex.from_arrays())、元组数组(使用MultiIndex.from_tuples())、可迭代的交叉集(使用MultiIndex.from_product())或DataFrame(使用MultiIndex.from_frame())创建MultiIndex。当传递
五、 数据类型和缺失值处理 (一)数据类型 Data Types 查询某一列或整个表格的数据类型,或者类型转换 # 某一列的数据类型reviews.price.dtype# 整个表格的数据类型(将依次显示每一列的类型)reviews.dtypes# 类型转换reviews.points.astype('float64')reviews.points.astype('str') 当某一列含有“字符串”时,该...
index_style]).set_properties(**{'background-color':'#ECE3FF','color':'black'}).set_properties(**{'background-color':'#FD636B','color':'white'},subset=pd.IndexSlice[4,'rating_5']).applymap(lambda x:max_styleifx==max_valueelse'').applymap(lambda x:min_styleifx==min_valueelse...
# 使用ix进行下表和名称组合做引 data.ix[0:4, ['open', 'close', 'high', 'low']] # 推荐使用loc和iloc来获取的方式 data.loc[data.index[0:4], ['open', 'close', 'high', 'low']] data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open', 'close', 'high', 'low'])] open close hig...
This method prints out a concise summary of the dataframe, including information about the index, data types, columns, non-null values, and memory usage. # Get summary information of the dataframe iris_data.info() """ <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 150 entries, 0 to ...
returnpd.Series(['🟥'ifitem == row_data.minelse'🟩'ifitem == row_data.maxelse'⬜'foriteminrow_data]) defget_conditional_table_column(data, bins=3, emoji='circle'): tmp = data.copy forcolumnindata.columns: ifpd.api.types.is_numeric_dtype(data[column]): ...
该函数将一个标量,数组,Series或者是DataFrame/字典类型的数据转换为pandas中datetime类型的时间类型数据。 若是直接使用该函数不使用它的其他参数功能: import pandas as pdfrom datetime import datetimeimport numpy as npdf_csv=pd.read_csv('file.csv')df_csv['collect_date']=pd.to_datetime(df_csv['collec...
原文:pandas.pydata.org/docs/user_guide/duplicates.html Index对象不需要是唯一的;你可以有重复的行或列标签。这一点可能一开始会有点困惑。如果你熟悉 SQL,你会知道行标签类似于表上的主键,你绝不希望在 SQL 表中有重复项。但 pandas 的一个作用是在数据传输到某个下游系统之前清理混乱的真实世界数据。而真...
In [26]:frompandas.api.typesimportCategoricalDtypeIn [27]:s=pd.Series(["a","b","c","a"])In [28]:cat_type=CategoricalDtype(categories=["b","c","d"],ordered=True)In [29]:s_cat=s.astype(cat_type)In [30]:s_catOut[30]:0 NaN1 b2 c3 NaNdtype: categoryCategories (3, object...
from pandas.api.types import union_categoricals a = pd.Categorical(['b','c']) b = pd.Categorical(['a','b']) union_categoricals([a,b]) 1. 2. 3. 4. 默认情况下,生成的类别将按照在数据中显示的顺序排列。如果要对类别进行排序,可使用sort_categories=True参数。