6.对DataFrame中的值排序 a.sort(columns=‘x’) 即对a中的x这一列,从小到大进行排序。注意仅仅是x这一列,而上面的按轴进行排序时会对所有的columns进行操作。 二、选择对象 1.选择特定列和行的数据 a[‘x’] 那么将会返回columns为x的列,注意这种方式一次只能返回一个列。a.x与a[‘x’]意思一样。 ...
在开始使用Python进行数据导入前需要先导入numpy和pandas库 import numpy as np import pandas as pd 导入外部数据 df=pd.DataFrame(pd.read_csv...我们使用split函数对这个字段进行拆分,并将拆分后的数据表匹配回原数据表中。...#对category字段的值依次进行分列,并创建数据表,索引值为df_inner的索引列,列...
由于每笔贷款的三个分成比例都是对同一个贷款金额进行分成,我们可以将贷款金额分别与分成单位1、2、3及分成比例1、2、3组成三张分表,然后将分表纵向追加。这样计算分成贷款金额时就只需要将新表的贷款金额及合并成一列的分成比例进行相乘。得出每个分成比例对于的分成贷款金额,最后将分成贷款金额按照单位及用途进行数...
第13行代码中的astype()是pandas模块中DataFrame对象的函数,用于转换指定列的数据类型。该函数的语法格式和常用参数含义如下。 第14行代码中groupby()函数后接的sum()函数用于进行求和汇总,还可以使用其他函数完成其他类型的汇总运算。常用的有:用mean()函数求平均值,用count()函数统计个数,用max()函数求最大值,用...
#查看data表的基本信息 data.info() --- <class'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex:50585entries,0to50584 Data columns (total9columns): 贷款金额50585non-nullint64 合同生效日50585non-nulldatetime64[ns] 用途50585non-nullobject 单位150585non-nullobject ...
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 其参数含义如下: keys 表示要设置为索引的列名(如有多个应放在一个列表里)。 drop 表示将设置为索引的列删除,默认为 True。 append 表示是否将新的索引追加到原索引后(即是否保留原索引),默认为 False。
我们可以将这两个series型数据使用to_frame方法转化为Dataframe型数据,并使用merge将两dataframe连接,做一个对比。 a = df.loc[df['Film'].isnull()]['Award'].value_counts().to_frame() b = df.loc[df['Award'].isin(PossibleNaNlist)]['Award'].value_counts().to_frame() ...
0 NaN 176275 3.0 3.0 NaN [45115 rows x 3 columns]Mars DataFrame：In [1]: imp...
6. 如果有多个`import`语句,应该将其分为三部分,从上到下分别是Python标准模块、第三方模块和自定义模块,每个部分内部应该按照模块名称的字母表顺序来排列。 Python 运算符 Python支持多种运算符,下表大致按照优先级从高到低的顺序列出了所有的运算符,我们会陆续使用到它们。
使用shape可以查看DataFrame的行数与列数 这表示,iris 里面有150个观察值,5个变量。 往上翻一点点,可以看到,第 51 条中输出的数据,最后一列品种 species 不是浮点型,而是字符串。那我们想要知道,在整个 iris 的表格中,品种这一列都有哪些品种,也就是这一列不同的数据类型有哪些,怎么表达呢?