DataFrame() 创建一个DataFrame对象 df.values 返回ndarray类型的对象 df.shape 返回行列数 df.index 获取行索引 df.set_index 设置索引 df.reset_index 重制索引 df.columns 获取列索引 df.rename 重新设置列名 df.dtypes 查看每列数据类型 df.axes 获取行及列索引 df.T 行与列对调 df.info() 打印DataFrame对...
从DataFrame中获取最大值可以使用max()方法。该方法返回每列的最大值。 以下是获取DataFrame中最大值的示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 获取每列的最大值...
最大值索引: 4 1. 在上述示例代码中,首先使用pandas库的Series()函数将列表numbers转换为Series对象,然后使用idxmax()函数返回Series对象中的最大值索引。 除了Series对象外,pandas库中的DataFrame对象也提供了类似的方法用于获取最大值索引。 总结 本文介绍了使用Python获取列表或数组中最大值索引的几种常用方法。其中...
DataFrame是一种表格型数据结构,它含有一组有序的列,每一列中的值可以不同。 DataFrame既有行索引,也有列索引。为了区分这两个索引,并且更方便地操作数据,DataFrame中引入了“轴”(axis)的概念。 由于pandas和numpy有一定区别,我们直接从代码入手理解参数! 参数代码+解析 importpandasaspdimportnumpyasnpdff=pd.DataF...
python dataframe 最值索引 .argmax() 用于Series .idxmax() 用于Dataframe .idxmin()返回的是DataFrame中每一列最小值的索引 参数 axis = 0:对每一列求最值 axis = 1:对每一行求最值
dataframe选取数据 1.选取行名、列名、值 2.以标签(行、列的名字)为索引选择数据—— x.loc[行标签,列标签] 3.以位置(第几行、第几列)为索引选择数据—— x.iloc[行位置,列位置] 4.同时根据标签和位置选择数据——x.ix[行,列] 5.选择连续的多...
在Python中,可以使用以下方法对DataFrame进行索引:1. 使用列名索引:可以通过列名直接索引DataFrame的列。例如,若DataFrame名为df,想要索引名为"column_na...
1、按照索引取值 1 2 3 4 5 6 7 data=pd.DataFrame({ "company":["A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A"], "salary":[10,12,13,36,12,10,12,13,36,12,36,12], "age":[3,1,1,1,1,2,2,1,3,1,11,4] ...
argmax 函数返回最大元素行位置索引内的 _整数位置_。 pandas 开始使用行标签而不是整数索引。 位置整数索引曾经很常见,比标签更常见,尤其是在重复行标签很常见的应用程序中。 例如,考虑这个玩具 DataFrame 具有重复的行标签: In [19]: dfrm Out[19]: A B C a 0.143693 0.653810 0.586007 b 0.623582 0.312903...
[1,3],:]# ===#取DataFrame的第二行第二列或第二四行一三列# ===df.loc['b','second']df.iloc[1,1]# ===