(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 E
In [35]: s + s[:-2] Out[35]: bar one -1.723698 two -4.209138 baz one -0.989859 two 2.143608 foo one 1.443110 two -1.413542 qux one NaN two NaN dtype: float64 In [36]: s + s[::2] Out[36]: bar one -1.723698 two NaN baz one -0.989859 two NaN foo one 1.443110 two NaN q...
a b c012NaN151020.0 没有对应的部分数据为NaN。 Pandas 可以使用loc属性返回指定行的数据,如果没有设置索引,第一行索引为0,第二行索引为1,以此类推: 实例 importpandasaspd data={ "calories":[420,380,390], "duration":[50,40,45] } # 数据载入到 DataFrame 对象 df=pd.DataFrame(data) # 返回第一...
4.27 某一列类型转换，注意该列类型要一致，包括（NaN）# 4.1 重命名列名df.columns = ['姓名','性别','语文','数学','英语','城市','省份']# 4.2 选择性更改列名df.rename(columns={'姓名': '姓--名','性别': '性--别'},inplace=True)# 4.3 批量更改索引df.rename(lambda x: x + 1...
: ['New York', None, 'Chicago', 'Boston']} df = pd.DataFrame(data) # 删除包含NaN的行...
读取一般通过read_*函数实现，输出通过to_*函数实现。3. 选择数据子集 导入数据后，一般要对数据进行...
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...
how:指定合并方式,inner为只合并on指定的相同部分,outer合并on提供元素列所有信息,无值即为缺失NaN suffixes:如果两个数据框中的列名有重复,可以指定该参数,用来区分数据来源,示例如下 left_index和right_index:用来指定合并后数据框用哪一个数据框的index
weather_df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2)*5,index=pd.date_range(start="2021-01-01", periods=10),columns=["Tokyo", "Beijing"])def rain_condition(v):if v < 1.75:return "Dry"elif v < 2.75:return "Rain"return "Heavy Rain"def make_pretty(styler):styler.set_caption("Weather ...
调用df.reset_index(drop=True)将行从0重新索引到len(df)-1, 使用keys参数可以解决MultiIndex的二义性(见下文)。 如果dataframe的列不能完美匹配(不同的顺序在这里不计算在内),Pandas可以取列的交集(默认值kind='inner ')或插入nan来标记缺失值(kind='outer'): 水平叠加 concat也可以执行“水平”堆叠(类似于...