# df["a"].astype(int) # ValueError: Cannot convert non-finite values (NA or inf) to integer val=df["a"].values val.astype(int).tolist() [1, 2, 3, 4, -2147483648, 1, 2] 原生int # val=[int(item) for item in df["a"]] # val=[int(item) for item in df["a"].values...
Series对象用sort_index排序;而DataFrame利用sort_index方法和sort_values方法排序,sort_index根据索引进行排序,sort_values根据值排序。 在sort_index中,可以传入axis参数和ascending参数进行排序,默认按索引升序排序,当为frame1.sort_index(axis=1, ascending=False)表示在列上降序排列。 代码语言:javascript 代码运行次数...
这里首先给出模拟数据集,不妨给定包括如下两列的一个dataframe,需求是统计各国将领的人数。应该讲这是一个很基础的需求,旨在通过这一需求梳理pandas中分组聚合的几种通用方式。 01 value_counts 上述需求是统计各国将领的人数,换言之就是在上述数据集中统计各个国家出现的次数。所以实现这一目的只需简单的对国家字段进...
4:增加列: house_Info['adress_new']=list([...])跟字典的操作有点类似; 5:对某一列除以他的最大值,这样可以得到一个0,1的数值范围,也就是一个简易的归一化操作; house_info['price']/house_info['price'].max() 6:对列进行排序操作: house_info.sorted_values('price',inplace=True,ascending=T...
序列属性 s1 = pd.Series([1, -2, 2.3, 'hq']) va1 = s1.values in1 = s1.index va2 = list(va1) print(va2) # 通过list转为列表 # 3.序列方法 s5 = [1, 2, 2.3, 'andy', 'liu', 'li', 'andy'] # 将列表转为序列 s5 = pd.Series(s5) s51 = s5.unique() # 去重 s52 =...
【背景】 比如省份列按照词频顺序进行重排列。 【代码】 # 创建映射字典 mapping1 = {value: index for index, value in enumerate(category_order)} mapping2 = {index: value for index, value in enumerate(cat…
我们可以使用 Pandas 库来创建一个 Series 对象,并且可以为其指定索引(Index)、名称(Name)以及值(Values): 实例 importpandasaspd # 创建一个Series对象,指定名称为'A',值分别为1, 2, 3, 4 # 默认索引为0, 1, 2, 3 series=pd.Series([1,2,3,4],name='A') ...
df['A'].values[1] 7,bool 7.1,bool列表 上述示例中,DataFrame或者Series可以接受切片/列表参数的地方,都可以接受bool列表,保留bool列表中真值对应的项目,例如: 生成bool列表: 1 2 chooses=[True,False,True,False] chooses=[i==0ori==8foriindf['A']]# 结果是[True, False, True, False] ...
true_values: list, optional 1 Values to consider as True 将指定的文本转换为 True, 可以用列表指定多个值。 from io import StringIO data = ('a,b,c\n1,Yes,2\n3,No,4') pd.read_csv(StringIO(data), true_values=['Yes'], false_values=['No']) ...
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()方法可以用于数据分组。