(1)数据查看、转置 df = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(8,2)*100, columns = ['a','b'])#创建Dataframe print(df) print(df.head(2))#查看前两条数据 print(df.tail())#查看后五条数据 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果: .head()和.tail()函数都是默认查看5条数据,再来看一下转置 ...
如果要交换(转置)pandas.DataFrame的行和列,使用T属性或transpose()方法。 这两种方法都不会保留原始对象不变,也不会返回交换了行和列(转置)的新对象。请注意,根据每一列的数据类型dtype,将生成视图而不是副本,并且更改原始对象和转置对象之一的值将更改另一个视图。 pandas.DataFrame.T 可以使用T属性获得转置的pa...
cat.set_categories(["very bad", "bad", "medium", "good", "very good"]) df["grade"] # 数据更改 # 1、更改DataFrame中的数据,原理是将这部分数据提取出来,重新赋值为新的数据。df1.loc[0,'id']=25 # 2、需要注意的是,数据更改直接针对DataFrame原数据更改,操作无法撤销,如果做出更改,需要对更改...
dataframe经过groupby后聚合,一般都形成层次化索引的dataframe。可能是1层,也可能是2层,3层。 python还可以用pivot_table函数进行分组聚合。 层次化索引的dataframe可以通过set_index\reset_index进行来回变换是否包含多层索引。 层次化索引的dataframe可以通过stack和unstack实现将行索引的一级旋转到列上,或者把列索引的一...
02.dataframe转置、排序 1.转置 df.T 2.按行名或列名排序——df.sort_index df.sort_index(axis=0,ascending=True) axis= 0 为按行名排序;1 为按列名排序 ascending= True 为升序; False 为降序 3.按值排序——df.sort_index df.sort(by=, ascending=True) ...
df1=pd.DataFrame(a) df2= pd.DataFrame(a,index = ['a','b'])#index是直接改变值的print(df1)print(df2)#运行结果one three two 01 NaN 2 1 10 30.0 20one three two a1 NaN 2b10 30.0 20 5、由二维数组来创建 a = np.random.rand(9).reshape(3,3) ...
DataFrame创建方法很多,这里给出比较常用的三种方法: 1、通过字典创建 ? 2、通过元组创建 ? 原理与通过字典创建一致,但需要注意行、列索引需要自己指定。 3、randn随机生成 ?...这里 Tensor 是类,tensor 和 as_tensor则是方法,第一种生成的是浮点型,后两种生成数据的类型和传入数据类型一致,也就是说传入整型...
>>> df=pd.DataFrame([a,b],index=['type','cnt'])#创建dataframe >>> df2=pd.DataFrame(df.values.T, index=df.columns, columns=df.index)#转置 >>>print(df) 012 type127 cnt106342 >>>print(df2) typecnt 01106 123 2742 >>>
在Python中,可以使用一些方法来实现数组的转置、旋转和组合。 1. 转置数组: 转置数组是指将数组的行和列进行交换,即将原数组的行作为新数组的列,将原数组的列作为新数组的行。 例如,...