jobs_df = pandas.read_csv( 'file/某招聘网站招聘数据.csv', #读取指定列的顺序 usecols=['city', 'companyFullName', 'positionName', 'salary'] ) print(jobs_df.info()) ''' <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3140 entries, 0 to 3139 Data columns (total 4 columns): # ...
如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
创建dataframe 创建dataframe的方法有很多种，其中最简单的方法是使用pandas的DataFrame构造函数。可以通过传递一个字典或一个二维数组来创建dataframe。例如：import pandas as pd # 使用字典创建dataframe data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(dat...
首先创建一个csv file,内容如下: a=pd.read_csv('data.csv') print(a) print(type(a)) ticker secShortName tradeDate closePrice 0 1 平安银行 2017/6/20 9.12 1 2 万科A 2017/6/20 21.03 2 3 过农科技 2017/6/20 27.03 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 将dataFrame的一列提出,变成list...
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...
在pandas模块中，DataFrame是一个二维标签化数据结构，可以存储不同类型的数据，并具有行和列的标签。你可以通过多种方式创建DataFrame，如从现有数据、字典或CSV文件等。下面示例演示从字典中创建一个DataFrame类型。示例代码：import pandas as pd # 从字典创建DataFrame data = {'name': ['Alice', 'Bob', ...
Pandas的主业是数据分析。因此,从外部文件读/写数据是Pandas的重要功能。Pandas提供了多种API函数用于支持多种类型数据(如CSV、Excel、SQL等)的读写,其中常用的函数如下表所示。 Pandas可以将读取到的表格型数据转换为DataFrame数据,然后通过操作DataFrame进行数据分析、数据预处理及行列操作。
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3], '列2': [4, 5, 6]})选取数据：使用列名或列的索引可以选取数据。例如，选取列1的所有数据：df['列1']数据排序：使用sort_values()方法可以对数据进行排序。例如，按列1升序排序：df.sort_values('列1')数据筛选：使用布尔索引可以...
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) 该数据类型为: <class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'> Index(['age', 'gender', 'name'], dtype='object') 该数据类型为: <class 'pandas.indexes.base.Index'> ...
在Python中,pandas.core.frame.DataFrame实际上就是Pandas库中的数据帧(DataFrame)对象。如果你有一个DataFrame对象,它已经是Pandas数据帧的形式了。通常,你不需要进行任何转换,因为它本身就是Pandas库中用于处理表格数据的主要数据结构。 基础概念 DataFrame: 是一个二维标签数据结构,能够以行和列的形式存储数据。...