三、data frame 的基本操作 Df.T 转置 Df.ndim 是指data frame 的维度不是column 的个数 Df.shape 返回元组(r,n) r 是行数 c是列数 df.size = r*c 整个的data frame个数 df.values 返回每一行的数 shift() 可以移动data frame 里的行数
DataFrame(frame_data) 1. 要删除索引为0的行,其中名称为James,age为18且作业为Assistant,请使用以下代码: >>> df.drop([0]) 让我们创建一个DataFrame,索引是名称: >> > frame_data = { '名':'詹姆斯','贾森','罗杰斯' ],'年龄':18,20,22 ],'工作':'助理','经理','职员' ]} 1. >> > D...
df = pd.DataFrame(data) print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果: 00112233445 1. 2. 3. 4. 5. 6. 实例-2 import pandas as pd data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]] df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age']) print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果: Name ...
DataFrame(data, columns=['姓名', '年龄', '性别'], index=['a', 'b', 'c']) print(df) 运行结果: 姓名 年龄 性别a 张三 23 男 b 李四 27 女c 王二 26 女 情况2:由元组tuple组成的列表 import pandas as pd data = [('张三', 23, '男'), ('李四', 27, '女'), ('王二', 26,...
1data ={2'color': ['blue','green','yellow','red','white'],3'object': ['ball','pen','pecil','paper','mug'],4'price': [1.2, 1, 2.3, 5, 6]5}6frame0 =pd.DataFrame(data)7print(frame0)8frame1 = pd.DataFrame(data, columns=['object','price'])9print(frame1)10frame2 ...
>>>type(mmap)<class'pandas.core.frame.DataFrame'> >>> type(mmap['city'])<class'pandas.core.series.Series'> >>> >>> mmap.ix['C'] years2012city guangzhou population2400Name: C, dtype: object>>> type(mmap.ix['C'])<class'pandas.core.series.Series'> ...
跟其他类似的数据结构相比(如R的data.frame),DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。其实,DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。 导入基本python库: import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造: 1:直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的...
Python扩展库pandas的DataFrame对象的pivot()方法可以对数据进行行列互换,或者进行透视转换,在有些场合下分析数据时非常方便。 DataFrame对象的pivot()方法可以接收三个参数,分别是index、columns和values,其中index用来指定转换后DataFrame对象的纵向索引,columns用来指定转换后DataFrame对象的横向索引或者列名,values用来指定转换...
DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共用同一个索引)。跟其他类似的数据结构相比(如R的data.frame),DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。其实,DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。
在Python中,可以使用pandas库对DataFrame进行数据统计和分析。以下是一些常用的操作: 1. 导入pandas库: import pandas as pd 2. 创建一个DataFrame: data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) ...