5. 数据排序 使用sort_values函数排序，by后面跟排序的字段，默认为升序排列，ascending=False可将字段设为降序排列，这里将利润按照从大到小降序排列 df.sort_values(by='利润',ascending=False)如果需要自定义排序，可以将多个字段传入列表[ ]中，ascending用来自定义字段是升序还是降序排列，比如这
2. 通过方括号+下标值的方式读取对应下标值的数据，下标值的取值范围为：[0,len(Series.values)]，另...
与此同时,series因为只有一列,所以数据类型自然也就只有一种,pandas为了兼容二者,series的数据类型属性既可以用dtype也可以用dtypes获取;而dataframe则只能用dtypes。 index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访...
pivot()方法可以将长表转宽表,即树形数据转为表格型数据。 df.pivot(index='姓名', columns='科目', values='成绩') 输出: pivot()其实就是用set_index()创建层次化索引,再用unstack()重塑 df1.set_index(['姓名','科目']).unstack('科目') 数据...
set_index(['City', 'Name']) print(multi_index_df) 25.2 数据透视表与多级索引 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pythonCopy code# 数据透视表与多级索引 pivot_table_multi_index = pd.pivot_table(multi_index_df, values='Salary', index=['City', 'Name'], aggfunc='mean') ...
Signature:df.style.highlight_null( null_color: 'str' = 'red', subset: 'Subset | None' = None, props: 'str | None' = None,) -> 'Styler'Docstring:Highlight missing values with a style.null_color用于指定高亮的背景色,默认是红色subset用于指定操作的列或行props用于突出显示CSS属性(后面案例...
注意，1961年的1月和1962年的1月应该区别对待# 运行以下代码# creates a new column 'date' and gets the values from the indexdata['date'] = data.index# creates a column for each value from datedata['month'] = data['date'].apply(lambda date: date.month)data['year'] = data['date']....
方法get_level_values()将返回特定级别上每个位置的标签向量: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [23]: index.get_level_values(0) Out[23]: Index(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], dtype='object', name='first') In [24]: index.get_level...
Pandas 数据结构 - DataFrame DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构,类似于一个二维的表格或数据库中的数据表。 DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。 DataFrame 既有行索引也有列索引,它
at Get or set the value of the item with the specified label axes Returns the labels of the rows and the columns of the DataFrame bfill() Replaces NULL values with the value from the next row bool() Returns the Boolean value of the DataFrame columns Returns the column labels of the Dat...