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对象的信息 df.head(i) 显示前 i 行数据 df.tail(i) 显示后 i 行数据 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.value_counts() #按值计数 df.un...
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...
df.loc[ '第一层索引名称' , '第二层索引名称' , '...' ] 1. 显示特定列:(索引处利用元组形式) df.loc[ ('第一层索引' , '第二层索引' , '...') , ] 1. 多个索引值:(需要先对DataFrame进行排序) df.loc[ ( '第一层索引' , ['xxx','xxx'] ) , ] 1. 排序操作: df.sort_index...
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
1.组建方法——pd.DataFrame pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) data= 数据 index= 索引,即行名、行表头 columns= 列名、列表头 使用前要执行前面的import pandas as pd 2.用字典型数据组建——pd.DataFrame 方法基本同上,因为字典型自...
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] ...
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...
>>> import pandas >>> import numpy as np >>> df = pandas.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns=['A','B','C']) >>> df A B C 0 1.232853 -1.979459 -0.573626 1 0.140767 0.394940 1.068890 2 0.742023 1.343977 -0.579745 3 2.125299 -0.649328 -0.211692 4 -0.187253 1.908618 -1.862934 ...
df[]不能通过索引标签名来选择行(即df['one']会报错) data3=df[:1]print(data3,'\t',type(data3)) 注:df[col] 一般用于选择列,[]中写列名 按index选择行 —— df.loc[] 只选择一行时输出Series,选择多行时输出Dataframe df1=pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(4,4)*100,index=['one'...