series类型的选取类似numpy数组,索引的方式相同,采用[],numpy中的运算和操作可用于series类型,可以通过自定义索引的列表进行切片也可以通过自动索引进行切片,如果存在自定义索引,则一同被切片。 series类型的操作类似于python字典类型:通过自定义索引访问,保留字in操作,使用get()方法,get(key, default=none)函数返回指定...
head|tail Series、pandas.DataFrame中某列唯一值的个数:unique pandas.DataFrame统计列中每个元素出现的频次:value_counts方法 pandas.DataFrame按照某几列分组并统计:groupby+count pandas.DataFrame按照某列分组并求和 pandas.DataFrame按照某列分组并取出某个小组:groupby+get_group pandas.DataFrame排序 pandas.DataFrame...
'F': 88.88}) #自定义函数，根据条件为Series的值赋予相应的标签 def assign_label(value, mean,...
values_1=np.random.randint(10,size=10)values_2=np.random.randint(10,size=10)years=np.arange(2010,2020)groups=['A','A','B','A','B','B','C','A','C','C']df=pd.DataFrame({'group':groups,'year':years,'value_1':values_1,'value_2':values_2})df 过滤查询用起来比较简单,...
df['value_1'].where(df['value_1']>5,0) Where是一种掩码操作。 「掩码」(英语:Mask)在计算机学科及数字逻辑中指的是一串二进制数字,通过与目标数字的按位操作,达到屏蔽指定位而实现需求。 6. Isin Isin也是一种过滤方法,用于查看某列中是否包含某个字符串,返回值为布尔Series,来表明每一行的情况。
sc3 = series_custom.sort_values() #print(sc3[0:10]) #The values in a Series object are treated as an ndarray, the core data type in NumPy import numpy as np # Add each value with each other print(np.add(series_custom, series_custom)) #add 对Series的value数值项,求和 ...
# 判断是否为 NaNprint(d.isna())# 填充缺失值print(d.fillna(value=5))# 删除缺失值print(d....
myvar=pd.Series(a,index=["x","y","z"]) print(myvar["y"]) 输出结果如下: Runoob 我们也可以使用 key/value 对象,类似字典来创建 Series: 实例 importpandasaspd sites={1:"Google",2:"Runoob",3:"Wiki"} myvar=pd.Series(sites) print(myvar) ...
value_counts() 方法返回一个序列 Series,该序列包含每个值的数量。也就是说,对于数据框中的任何列,value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。 语法 Series.value_counts() 参数 图源:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas...
a1b2c3d4e5f6dtype: int64#s2+2s2*2a2b4c6d8e10f12dtype: int64 (2) Series之间的运算 在运算中自动对齐不同索引的数据 如果索引不对应,则补NaN(值和NaN相加的结果还是NaN,如果想要让NaN的值当作0处理,可以用s1.add(s2,fill_value=0)来处理)