我们可以使用df.str访问整个字符串列,然后使用.str.replace()方法替换特殊字符。例如: df[‘l3’] = df[‘l3’].str.replace(‘.’,‘’, n=1) 上面的n=1参数意味着我们只替换“.”的第一个匹配项(从字符串开始)。默认情况下,n设置为-1,这将替换所有引用。 不要将.str.replace()与df.replace()混淆。
In [22]: pd.array([1, 0, 0, 2], dtype='Sparse[int]') Out[22]: [1, 0, 0, 2] Fill: 0 IntIndex Indices: array([0, 3], dtype=int32) ```## 稀疏访问器 pandas 提供了一个`.sparse`访问器,类似于字符串数据的`.str`,分类数据的`.cat`和日期时间数据的`.dt`。此命名空间提供了...
df.rename(columns={"Q1":"a", "Q2": "b"}) # 对表头进行修改df.rename(index={0: "x", 1:"y", 2: "z"}) # 对索引进行修改df.rename(index=str) # 对类型进行修改df.rename(str.lower, axis='columns') # 传索引类型df.rename({1: 2, 2: 4},...
字符串向量化,即对于数据类型为字符串格式的一列执行向量化的字符串操作,本质上是调用series.str属性的系列接口,完成相应的字符串操作。尤为强大的是,除了常用的字符串操作方法,str属性接口中还集成了正则表达式的大部分功能,这使得pandas在处理字符串列时,兼具高效和强力。例如如下代码可用于统计每个句子中单词的个数 ...
df.select_dtypes(include=['number']) # 只取数字型 df.select_dtypes(exclude=['int']) # 排除int类型 df.select_dtypes(exclude=['datetime64']) 02、数据类型转换 在开始数据分析前,我们需要为数据分配好合适的类型,这样才能够高效地处理数据。不同的数据类型适用于不同的处理方法。
df_time['time']=pd.to_datetime(df_time['time'],utc=True) df_time['time']=pd.to_datetime(df_time['time'],utc=False) 关于更多可以了解Time zone handling 6.format 接受类型:{str}默认default None 解析时间的strftime,例如%d/%m/%Y”。请注意,“%f”将一直解析到纳秒。有关选项的更多信息,请参...
def upper(title): newTitle = str(title).upper() return newTitle df['TITLE'] = df['title'].apply(lambda x: upper(x)) 5. 数据导出 一旦我们把数据处理完,下一步要做的就是如何保存数据。 Pandas也提供了非常便捷的功能。 Excel df.to_excel('myData.xlsx',index=False, sheet_name='Sheet1'...
#downcast='unsigned'# sample dataframedf = pd.DataFrame({'A': [1,2,3,4,5],'B': ['a','b','c','d','e'],'C': [1.1,'1.0','1.3',2,5]})# converting all columns to string typedf = df.astype(str)#此时是改变整个数据框的类型print(df.dtypes)...
name age number 0 java 10 9 1 python 20 100 2 C++ 30 50'''#获取数据方式一:使用列索引,实现数据获取某一行数据 df[列名]等于df.列名print(f'通过df1.name方式获取\n{df1.name}')'''通过df1.name方式获取 0 java 1 python 2 C++
countNumber of non-NA observations sumSum of values meanMean of values medianArithmetic median of ...