data = [1,2,3,4,5] df = pd.DataFrame(data) print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果: AI检测代码解析 00112233445 1. 2. 3. 4. 5. 6. 实例-2 AI检测代码解析 import pandas as pd data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]] df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age...
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...
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...
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 1945 entries, 0 to 1944 Data columns (total 5 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 销售日期 1945 non-null datetime64[ns] 1 销售区域 1945 non-null object 2 销售渠道 1945 non-null object 3 品牌 1945...
其中DataFrame(data=None,index=None,columns=None)其中index代表行名称,columns代表列名称 其中df.index/df.columns分别代表行名称与列名称: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.index #行名 df.columns #列名 其中index也是索引,而且不是那么好修改的。
Pandas 是一个强大的数据分析库,它提供了一个名为 DataFrame 的数据结构,类似于 R 中的 data.frame。DataFrame 是一个二维的、标签化的数据结构,可以包含不同数据类型的列。它提供了许多方便的功能,如数据选择、过滤、合并、排序等,使得数据分析和处理变得更加容易。Pandas 的 DataFrame 是为了更方便地处理表格形式...
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...
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)。
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
data:输入的数据,可以是 ndarray,series,list,dict,标量以及一个 DataFrame。 index:行标签,如果没有传递 index 值,则默认行标签是 np.arange(n),n 代表 data 的元素个数。 columns:列标签,如果没有传递 columns 值,则默认列标签是 np.arange(n)。 dtype:dtype表示每一列的数据类型。 copy:默认为 False,表...