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'], '
01_02利用字典生成DataFrame对象 通过字典创建DataFrame,需要注意:字典中的value值只能是一维数组或单个的简单数据类型,如果是数组,要求所有数组长度一致;如果是单个数据,则每行都添加相同数据。 data_dict={"专业课":[120,140,120],"英语":[71,77,89],"数学":[120,130,140],"学校":"明珠大学"}df=DataFrame...
函数concat()的格式如下: concat([dataFrame1,dataFrame2,...],ignore_index=True) 其中,dataFrame1等表示要合并的DataFrame数据集合;ignore_index=True表示合并之后的重新建立索引。其返回值也是DataFrame类型。 concat()函数和append()函数的功能非常相似。 例: import pandas #导入pandas模块 from pandas import rea...
import pandas as pd # 以列表方式创建dataframe data = [['小太阳',8.5,244],['鼠标',72.5,20],['小刀',3.5,100]] columns = ['名称','单价','数量'] df = pd.DataFrame(data=data,columns=columns) print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 结果: 名称 单价 数量 0 小太阳 3.5 244 1 鼠标 72....
（1）DataFrame 的组成DataFrame 是一个由行和列组成的二维表格。DataFrame 其实就是由 Series 组成的，DataFrame 的某一行，或者某一列都是一个 Series。下面我们来实验一下，将上一篇文章生成的tv_rating.csv文件加载到进来读取一下：# 加载电视剧评分数据df_rating = pd.read_csv("tv_rating.csv")# 输出...
1. 查看头部和尾部数据：使用`head()`方法可以查看DataFrame的前几行数据，默认显示前5行；使用`tail()`方法可以查看DataFrame的后几行数据，默认显示后5行。示例代码：# 查看前5行数据df.head()# 查看后5行数据df.tail()2. 查看基本信息：使用`info()`方法可以查看DataFrame的基本信息，包括每列的名称、数据...
DataFrame的强大之处在于它可以处理各种类型的数据，支持灵活的数据操作和分析。创建和基本操作 创建DataFrame可以使用多种方式，如直接传递二维数组、字典、CSV文件等。在创建DataFrame后，可以使用各种方法和属性对其进行基本操作。例如，可以通过head()和tail()方法查看前几行和后几行的数据，使用describe()方法查看数据...
以下是Python之DataFrame的使用: 1.定义DataFrame的方式(不带参、使用list、使用列标签) import pandas as pd df = pd.DataFrame print(df) arr = [1,2,3,4,5] df = pd.DataFrame(arr) pr
对于DataFrame 对象,我们只是简单将其打印出来,这一篇我们来学习围绕 DataFrame 的基本操作(添加行、列,删除行、列,排序等),除了 DataFrame,也会介绍另外一个重要的 pandas 数据结构:Series。 首先介绍 pandas 中的三个最常见的概念:index、Series 和 DataFrame。
import pandas as pd # 从字典创建DataFrame data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) print(df)读写 DataFrame提供了读写数据的便捷方法，支持多种格式的数据导入导出，如CSV、Excel、SQL等。本例演示从csv文件中读写数据。比如：# ...