columns, fill_value = 0) 重建索引后的frame1 4.4 函数应用和映射 函数应用可以对全部数据或某一列、某一行进行操作。 Numpy的通用函数(逐元素数组方法)对pandas对象也有效。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 frame = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns = list('abc'),...
DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last')axis:{0or‘index’,1or‘columns’},default0,默认按照列排序,即纵向排序;如果为1,则是横向排序。 by:strorlistofstr;如果axis=0,那么by="列名";如果axis=1,那么by="行名"。 ascending:布尔型,True...
Series.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True, dropna=True) 参数注释: by:用于对序列或DataFrame进行分组,参数by最常用的值是列名或列名列表 axis:0表示index,1表示columns,默认值是0,按照行(0)或列(1)进行拆分 level:对于多维索引,按照索引的级别来分组,默认...
index,columns=['category','size'])) 8、将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True) 五、数据提取 主要用到的三个函数:loc,iloc和ix,loc函数按标签值进行提取,iloc按位置...
df.Q1.sort_values()df.sort_values('Q4')df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False]) 其他方法: s.sort_values(ascending=False) # 降序s.sort_values(inplace=True) # 修改生效s.sort_values(na_position='first') # 空值在前# df按指定...
import pandas as pd df_data = pd.read_csv(data_file, names=col_list) 显示原始数据,df_data.head() 运行apply函数,并记录该操作耗时: for col in df_data.columns: df_data[col] = df_data.apply(lambda x: apply_md5(x[col]), axis=1) 显示结果数据,df_data.head() 2. Polars测试 Polars...
.rename(columns={'状态':'状态{}'.format(n+1),'编号':'编号{}'.format(n+1)}) \ forninrange(0,num)] pd.concat(grp_list,axis=1)二、列转行:字符拼接爆炸 问题(群成员"最会烤地瓜") 现在想要将以上得到的结果再还原回去,如何操作呢?
DataFrame(columns=['sample']) # 然后建立一个列表数据,列表里面是人的姓名信息 sample_list = ['1', ' ', '6', '7', '6', '13', '7', ' ',None, '25'] df['sample']=sample_list # 查看重复的数据 print(df[df.duplicated()]) # 删除重复的数据 print(df.drop_duplicates()) # sum...
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]],columns=list('AB')) df.append(df2) 11、删除# 删除索引为3的数据 s.pop(3) # 93s s 12、删除空值df.dropna # 一行中有一个缺失值就删除 df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列
365 rows × 9 columns 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 多列排序 按空气质量等级、最高温度排序,默认升序 df.sort_values(by=['aqiLevel', 'bWendu']) 按空气质量等级、最高温度倒序排列 df.sort_values(by=['aqiLevel', 'bWendu'], ascending=False) ...