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...
03 value_counts 如果说unique可以返回唯一值结果的话,那么value_counts则在其基础上进一步统计各唯一值出现的个数;类似的,unique返回一个无标签的一维ndarray作为结果,与之对应value_counts则返回一个有标签的一维series作为结果。 例如,在上述例子中,不仅想知道开课的课程名,还需了解各门课的选课人数,可用语句为: ...
df=pandas.pivot_table(data="要进行汇总的数据集(DataFrame)",values="要聚合的列或列的列表",index="要作为行索引的列或列的列表",columns="要作为列索引的列或列的列表",aggfunc="用于聚合数据的函数或函数列表,默认是 numpy.mean",fill_value="填充缺失值的标量值",margins="布尔值,是否添加行和列的总...
In case you want to get unique values on multiple columns of DataFrame usepandas.unique()function, using this you can also get unique values of a single column. Syntax: # Syntax pandas.unique(values) Let’s see an example. Since the unique() function takes values, you need to get the ...
df.pivot(index='姓名', columns='科目', values='成绩') 输出: pivot()其实就是用set_index()创建层次化索引,再用unstack()重塑 df1.set_index(['姓名','科目']).unstack('科目') 数据分组与数据透视表更是一个常见的需求,groupby()方法可以用于...
unique是Pandas中的一个方法,用于返回一个数组中唯一值的集合,并按照出现的顺序排序。该方法可用于Series和DataFram中的列。 例如,对于以下的Series: import pandas as pd s = pd.Series([2, 1, 3, 3, 2, 1, 4]) 使用unique方法可以返回Series中的唯一值: s.unique() 输出结果为: array([2, 1, 3...
values # 值 columns # 列索引 index # 行索引 shape # 形状 head() # 查看前几行数据 tail() # 查看后几行数据 3)DataFrame的索引 (1) 对列进行索引 通过类似字典的方式 通过属性的方式 (2) 对行进行索引 a.loc[ ] # index a.iloc[ ] # 整数 ...
多参考pandas官方:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.values.html,如有的库已经更新了用不了就找到对应库介绍——如通过df1.values的values将dataframe转为numpy数组。 Pandas作为Python数据分析的核心包,提供了大量的数据分析函数,包括 ...
值:values 2.1 DataFrame的创建 最常用的方法是传递一个字典来创建。DataFrame以字典的键作为每一【列】的名称,以字典的值(一个数组)作为每一列。 此外,DataFrame会自动加上每一行的索引。 使用字典创建的DataFrame后,则columns参数将不可被使用。 同Series一样,若传入的列与字典的键不匹配,则相应的值为NaN。
优秀、良好、中等、不及格）# 6.1 重置索引df_last = df1.reset_index(drop=True)# 6.2 按照语文成绩升序排序，默认升序排列df_last.sort_values('语文')# 6.3 按照数学成绩降序排序df_last.sort_values('数学', ascending=False)# 6.4 先按语文成绩升序排列，再按数学成绩降序排列df_last.sort_values...