首先,我们需要将第二行的数据存储在一个列表中,然后使用pd.DataFrame()函数重新创建DataFrame,并将这个列表作为列名。 column_names=df.iloc[1].tolist()# 使用iloc选择第二行,并转换为列表df=pd.DataFrame(df.values[2:],columns=column_names)# 重新创建DataFrame,使用第二行作为列名 1. 2. 步骤4:输出结果...
DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是相同的,把行和列称作轴(axis),DataFrame是按照轴进行操作的,axis=0表示行轴;axis=1 表示列轴。 在操作DataFrame的函数中,通常有沿着轴来进行操作,沿着axis=0,表示对一列(column)的数据进行操作;沿着axis=1,表示对一行(row)的数据进行操作。 axis{0 or ‘index’, 1 ...
、示例、以及一段Python代码。...创建 DataFrame 使用字典创建DataFrame import pandas as pd data = {'ID': [101, 102, 103, 104, 105], 'Name...示例: 查看数值列的统计信息。 df.desrcibe() 6. 选择列 df['ColumnName'] 使用方式: 通过列名选择DataFrame中的一列。示例: 选择“Salary”列。.....
DataFrame.lookup(row_labels, col_labels)Label-based “fancy indexing” function for DataFrame. DataFrame.pop(item)返回删除的项目 DataFrame.tail([n])返回最后n行 DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level])Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame. DataFrame.is...
groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...]) 使用映射器或一系列列对DataFrame进行分组。 gt(other[, axis, level]) 获取DataFrame和other的大于,逐元素执行(二进制运算符gt)。 head([n]) 返回前n行。 hist([column, by, grid, xlabelsize, xrot, ...]) 从DataFrame列生成直方图。 idxmax([...
lastEle = df.loc[df.index[-1],column_name] ③访问某一列 df.列名或df['列名']的方式访问某一列 该方式只能访问一列,如果要访问多列请用上文①②讲的方法。 2.5.3、返回DataFrame的array形式:values 返回值类型为numpy.ndarray 只返回DataFrame中的值,而不返回label行和列。
df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2...
第python读取和保存为excel、csv、txt文件及对DataFrame文件的基本操作指南目录一、对excel文件的处理1.读取excel文件并将其内容转化DataFrame和矩阵形式2.将数据写入xlsx文件3.将数据保存为xlsx文件4.使用excel对数据进行处理的缺点二、对csv文件的处理1.读取csv文件并将其内容转化为DataFrame形式2.将DataFrame保存为csv...
df.column=col_name 指定列名 pandas数据筛选函数 函数名功能 df.columns 列名 df.index 索引名 df.shape 行x列 df.head(n=N) 前几行 df.tail(n=N) 后几行 df.values np对象的二维数组 df.reindex(index=[‘row1’…],columns=[‘col1’…] 重新排序 df[n:m] 切片,n~m-1 pandas数学运算和描述...
Let’s now assume that management has decided that all candidates will be offered an 20% raise. We can easily change the salary column using the following Python code: survey_df['salary'] = survey_df['salary'] * 1.2 6. Replace string in Pandas DataFrame column ...