创建 自动生成行索引 自定义生成行索引 使用 索引与值 基本操作 统计功能 基本特征 一个表格型的数据结构 含有一组有序的列(类似于index) 大致可看成共享同一个index的Series集合 创建 DataFrame与Series相比,除了可以每一个键对应许多值之外,还增加了列索引(columns)这一内容,具体内容如下所示: 自动生成行索引...
print('单个索引列:',nums_df.index.name) # 输出当前的索引列名称 print(nums_df) # 字段去重 print('字段去重',nums_df["sex"].unique()) # unique()对某列实现去重 # 设置复合索引:将多列设置为索引 nums_df02 = nums_df02.set_index(["name", "age"]) print('复合索引列:',nums_df02.ind...
loc:可以通过行索引查看一行数据 读取文件(.csv)的方法 删除一行或者一列的数据 查看dataframe参数 布尔索引筛选数据 groupby 和 count reset_index() :重置索引 rename() :修改列的索引名称 sort_values('列名') 根据列中值的大小,从小到大排序 截取前n行数据 :切片 关联操作join() drop() 删除一列的数据 ...
df = pd.DataFrame(data=range(1, 5), index=pd.MultiIndex.from_product(arrays, names=('Letter', 'Number'))) 访问多重索引数据你可以使用点号(.)或方括号([])来访问多重索引数据。例如: print(df) 这将打印出整个DataFrame。如果你只想查看某个层次的数据,可以使用点号或方括号来指定层次。例如:```...
DataFrame.iloc函数使用。DataFrame.iloc 函数是 Pandas 提供的一种基于整数位置进行索引的方法。可以通过行和列的整数位置来选择和操作 DataFrame 中的数据。#python #pandas #pandas函数 #编程 #python程序员 17 抢首评 12 分享 举报发布时间:2024-06-09 11:15 全部评论 大家都在搜:...
创建DataFrame:首先,使用Pandas的DataFrame函数创建一个DataFrame对象。可以从CSV文件、Excel文件、数据库查询结果等多种数据源中读取数据来创建DataFrame。 设置多索引:使用Pandas的set_index函数设置多索引。set_index函数可以接受一个或多个列名作为参数,将这些列作为索引轴来创建多级索引。
[1,3],:]# ===#取DataFrame的第二行第二列或第二四行一三列# ===df.loc['b','second']df.iloc[1,1]# ===
准备行索引数据 设置行索引,在将数据变为DataFrame结构时添加:index=stock_index 结果展示 自定义列索引 pandas中时间序列 - date_range函数 函数功能:生成一个固定频率的时间索引,使用此函数时,须指定start,end或periods,否则报错。 语法:pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=‘D’, tz...
创建groupby分组对象 使用groupby() 可以沿着任意轴分组。您可以把分组时指定的键(key)作为每组的组名,方法如下所示: df.groupby("key") df.groupby("key",axis=1) df.groupby(["key1","key2"]) 通过上述方法对 DataFrame 对象进行分组操作: import pandas as pd import numpy as np data = {'Name':...
类似地,iloc[]方法需要行和列索引作为参数来访问数据帧中的任何元素。如果我们想要访问第四行和第二列的值,我们可以使用iloc[]方法来完成。#导入pandas import pandas as pd # 创建数据帧 df = pd.DataFrame({'Subject': ['Maths', 'Science', 'Computer', 'English'], 'Marks': ['70', '85', '...