pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能,准确地说就是转置 简单转置 模拟了一份数据,查看转置的结果: 使用transpose函数进行转置: 还有另一个方法:先对值values进行转置,再把索引和列名进行交换: 最后看一个简单的案例: wide_to_long函数 字面意思就是:将数据集从宽格式转换为长格式 代码语言:txt ...
to_frame 将Series转换为DataFrame transpose 进行转置 unique 返回唯一值组成的列表 append 连接两个或多个Series corr 返回和另一个Series的相关系数(维度要一致) cov 返回和另一个Series的协方差(维度要一致) describe 返回统计性描述 equals 判断两个Series是否相同(索引和值都相等) isin 判断元素是否在Series数据...
转置T或者transpose wide_to_long explode(爆炸函数) 最后回答一个读者朋友问到的数据处理问题。 Pandas行列转换 pandas中有多种方法能够实现行列转换: 导入库 import pandas as pd import numpy as np 函数melt melt的主要参数: pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name=...
在上面的代码中,s.to_frame()将Series转换为一个只有一列的DataFrame,然后使用.T属性或transpose()方法对DataFrame进行转置,从而得到索引和数据互换位置的结果。 使用unstack方法(对于多级索引的Series): 如果你的Series具有多级索引,并且你想要在这些索引之间进行转置操作,那么可以使用unstack方法。但请注意,unstack方法通...
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
info() <class 'Pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 100 entries, 0 to 99 Data columns (total 23 columns): id 100 non-null int64 player 100 non-null object year 100 non-null int64 stint 100 non-null int64 team 100 non-null object lg 100 non-null object g 100 non-null int64 ...
虽然Series类似于 ndarray,如果你需要一个实际的 ndarray,那么请使用Series.to_numpy()。 In [20]: s.to_numpy() Out[20]: array([0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356,1.2121]) 即使Series由ExtensionArray支持,Series.to_numpy()将返回一个 NumPy ndarray。
DataFrame.combine_first(other)Combine two DataFrame objects and default to non-null values in frame calling the method. 函数应用&分组&窗口 方法描述 DataFrame.apply(func[, axis, broadcast, …])应用函数 DataFrame.applymap(func)Apply a function to a DataFrame that is intended to operate elementwise...
mylist = list('abcedfghijklmnopqrstuvwxyz') myarr = np.arange(26) mydict = dict(zip(mylist, myarr)) ser = pd.Series(mydict) #to_frame()结合reset_index()使用 df = ser.to_frame().reset_index() print(df.head()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 4、将多个pandas.Series合并为...
#python中的pandas库主要有DataFrame和Series类(面向对象的的语言更愿意叫类) DataFrame也就是#数据框(主要是借鉴R里面的data.frame),Series也就是序列 ,pandas底层是c写的 性能很棒,有大神#做过测试 处理亿级别的数据没问题,起性能可以跟同等 数据 sql mysql 最小值 d3 数据分析之pandas模块③ 缺失值处理: ...