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...
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'], 'age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(dat...
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...
df= pd.DataFrame(data,index=["a","b"])print(df)print("---")print(df["age"])print("---") df.insert(1,column="score",value=[80,100])print(df)print("---")deldf["score"]print(df)print("---") df["score"] = pd.Series([80],index=["b"])print(df)print("---") df....
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...
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...
1、读取dataframe表中的行 2、读取dataframe表中的列 3、读取dataframe表中的元素 4、条件读取 四、DataFrame数据修改 1、修改DataFrame表中的行 2、修改DataFrame表中的列 3、修改DataFrame表中的元素 五、遍历 1、iterrows(): 按行遍历 2、itertuples(): 按行遍历 3、iteritems():按列遍历 一、DataFrame对象...
（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...
dataframe什么意思 python python中dataframe函数 文章目录 什么是DateFrame? 1. 构建一个DateFrame对象 2. DateFrame的重要属性 3. DateFame重要函数 4. 实例 4.1 属性 4.1.1 values属性 4.1.2 dtypes属性 4.1.3 index属性 4.1.4 columns属性 4.1.5 T 属性...
Python库介绍16 DataFrame的常用属性 DataFrame 具有许多常用属性,这些属性提供了关于数据集的元信息或描述性统计 【shape】 返回DataFrame的形状 import pandas as pd import numpy as np a=np.random.uniform(0,150,size=(5,3)).astype('int32') line=['ZhangSan','LiSi','WangWu','ZhaoLiu','SunQi']...