color_count = pd.Series({'red':100, 'blue':200, 'green': 500, 'yellow':1000}) color_count.index # 结果 Index(['blue', 'green', 'red', 'yellow'], dtype='object') values: color_count.values # 结果 array([ 200, 500, 100, 1000]) 也可以使用索引来获取数据: color_count[2]...
print "Missing values per column:" print data.apply(num_missing, axis=0) #axis=0 defines that function is to be applied on each column #应用每一行 print "\nMissing values per row:" print data.apply(num_missing, axis=1).head() #axis=1 defines that function is to be applied on each...
【例】同样对于存储在该Python文件同目录下的某电商平台销售数据product_sales.csv,请利用Python对数据读取,并计算数据集每行非空值个数情况。 关键技术:可以利用count()方法进行计算非空个数,并利用参数axis来控制行列的计算,程序代码如下所示: 【例】对于上述数据集product_sales.csv,若需要特定的列“线上销售量"...
print df.describe()# OUTPUT Abra Apayao Benguet Ifugao Kalingacount 79.000000 79.000000 79.000000 79.000000 79.000000mean 12874.379747 16860.645570 3237.392405 12414.620253 30446.417722std 16746.466945 15448.153794 1588.536429 5034.282019 22245.707692min 927.000000 401.000000 148.000000 1074.000000 2346.00000025% 1524.000000 ...
获得range的第一列列标rng.column# 返回range中单元格的数据rng.count# 返回current_regionrng.current_region# 返回ctrl + 方向rng.end('down')# 获取公式或者输入公式rng.formula='=SUM(B1:B5)'# 数组公式rng.formula_array# 获得单元格的绝对地址rng.get_address(row_absolute=True, column_absolute=True,...
# Create a pivot tablepivot_table = df.pivot_table(values='value_column', index='row_column', columns='column_column', aggfunc='mean') 数据透视表有助于重塑数据,并以表格形式进行汇总。它们对创建汇总报告尤其有用。合并数据框 # Merge two Data...
Thecount()method can be used to count the number of values in a column. By default, it returns a Pandas Series containing the number of non-NA values each column or row contains. NA values are also known as None, NaN, NaT. Another NA value isnumpy.infwhich can be found in thenumpy...
mean() sum_value = data['column'].sum() # 数据分组 grouped_data = data.groupby('category').mean() # 透视表 pivot_table = pd.pivot_table(data, values='value', index='category', columns='type', aggfunc=np.sum) 数据可视化是数据分析中不可或缺的一部分。Python的matplotlib和seaborn库提供...
Python 数字取证秘籍(一) 原文:zh.annas-archive.org/md5/941c711b36df2129e5f7d215d3712f03 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 在本书开始时,我们努力展示了 Python 在当今数字调查中几乎无穷无尽的用例。技术在我
df.values #值的二维数组,返回numpy.ndarray对象 s.nunique() #返回唯一值个数 s.unique() #唯一值数据,返回array格式 (3)数据筛选 数据筛选的本质无外乎就是根据行和列的特性来选择满足我们需求的数据,掌握这些基本的筛选方法就可以组合复杂的筛选方法。