df['column_name'] # 通过标签选择数据 df.loc[row_index, column_name] # 通过位置选择数据 df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter...
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/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()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。 这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就...
df=pd.DataFrame(data,columns=['Site','Age']) # 使用astype方法设置每列的数据类型 df['Site']=df['Site'].astype(str) df['Age']=df['Age'].astype(float) print(df) 也可以使用字典来创建: 实例- 使用字典创建 importpandasaspd data={'Site':['Google','Runoob','Wiki'],'Age':[10,12,1...
cols=sorted([colforcolinoriginal_df.columns \ifcol.startswith("pct_bb")])df=original_df[(["cfips"]+cols)]df=df.melt(id_vars="cfips",value_vars=cols,var_name="year",value_name="feature").sort_values(by=["cfips","year"]) ...
#依据第一列排序,并将该列空值放在首位print(df.sort_values(by=['col1'],na_position='first'))>>>col1 col2 col33 NaN 8 40 A201 A 1 1 2 B 9 9 5 C 7 8 4 D 7 2 依据第二、三列,数值降序排序 #依据第二、三列,数值降序排序print(df.sort_values(by=['col2','col3'],ascending=...
2、数值排序sort_values() 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'...
forcolindf1.columns: df1[col] = df1[col].str.extract(pat='\(([0-9]{1,}(?:\.[0-9]+)?)\)') # 剔除无用索引,重新排序 df1.index = df1.index.droplevel(level=0) df1.reset_index.sort_values(by='姓名',ascending=True).reset_index(drop=True) ...
df.sort_values(by=['列名']) df.sort_values(by=['列1','列2']) 2.2数据排名:df['列名'].rank() 3.数据修改 如果c_adress列的值==‘山东汕头’,则显示为'广东',否则显示为原数据 np.where(df1['c_adress']=='广东汕头','广东',df1['c_adress']) 四、数据选取 1.选取单行:df.loc['行...
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...