seed(112) x = pd.Series(np.random.randint(8,18,6)) print(x) # 对x中的元素做一阶差分 print(x.diff()) # 对x中的元素做降序处理 print(x.sort_values(ascending = False)) y = pd.Series(np.random.randint(8,16,100)) # 将y中的元素做排重处理,并转换为列表对象 y.unique().tolist(...
values.tolist())) # 构建唯一索引 df['unique'] = df['数据日期'] + ' ' + df['产品品种'] + ' ' + df['机构名称']+ ' ' + df['指标名称'] dftest = df.set_index('unique',drop=False) df.drop(columns=['unique'],inplace=True) dftest.fillna(0,inplace = True) # 填0,防止...
unique())) 查看唯一取值的个数:df['income'].nunique(),=len(df['income'].unique()); 新建一列,为两个数值型列的加总:df['total'] = df['a'] + df['b']; 新建一列,为两个数值型列进行加总:df['total'] = df[['a', 'b']].sum(axis = 1); 某列的取值的分类:df.age.cut(...
4. Series中的去重---unique() 相比于drop_duplicates方法,unique()只针对于Series对象,类似于Set。 主要用途:通常是对DataFrame中提取某一键,变成Series,再去重,统计个数。 AI检测代码解析 Series.unique() 1. 例: AI检测代码解析 In[10]:len(df1['A'].unique().tolist()) 3 1. 2. 3. 5. 排序--...
Pandas 数据结构 - Series Series 是 Pandas 中的一个核心数据结构,类似于一个一维的数组,具有数据和索引。 Series 可以存储任何数据类型(整数、浮点数、字符串等),并通过标签(索引)来访问元素。 Series 的数据结构是非常有用的,因为它可以处理各种数据类型,同
写时复制 将成为 pandas 3.0 的新默认值。这意味着链式索引永远不会起作用。因此,SettingWithCopyWarning将不再必要。有关更多上下文,请参见此部分。我们建议打开写时复制以利用改进
pandas.to_datetime( arg,errors='raise',dayfirst=False,yearfirst=False,utc=None,format=None,exact=True,unit=None,infer_datetime_format=False,origin='unix',cache=True) 基本功能: 该函数将一个标量,数组,Series或者是DataFrame/字典类型的数据转换为pandas中datetime类型的时间类型数据。
使用to_frame() 方法 s.to_frame()#T符号可以进行转置操作s.to_frame().T 常用基本函数 首先,读取数据 df= pd.read_csv('./data/table.csv') 1. head & tail 用来显示数据头部或者尾部的几行数据,默认是5行。可以指定n参数显示多少行 df.head()df.tail()...
楔子Python 在数据处理领域有如今的地位,和 Pandas 的存在密不可分,然而除了 Pandas 之外,还有一个库也在为 Python 的数据处理添砖加瓦,它就是我们本次要介绍的 Polars。和 Pandas 相比,Polars 的速度更快,执行常见运算的速度是 Pandas 的 5 到
df.head()#获取电影的平均评分df["Rating"].mean()#导演的人数len(set(df["Director"].tolist()))# 把导演列取出来转列表放入set最后求lendf["Director"].unique()# 去重转列表,功能同上len(df["Director"].unique())#获取演员的人数df["Actors"] ...