一、DataFrame的基础 1.1 DataFrame的创建 data = pd.DataFrame({ 'a' : [1,2,3,4], 'b' : list('love'), 'c' : 1}) 1. 2. 3. 添加行索引 data = pd.DataFrame({ 'a' : [1,2,3,4], 'b' : list('love'), 'c' : 1},index = ['one','two','three','four']) data 1....
pd.SparseDataFrame({"A": [0, 1]}) 1. 0.25 以后是这样的: pd.DataFrame({"A": pd.SparseArray([0, 1])}) 1. 输出的结果都是一样的: 8. 对 DataFrame Groupby 后,Groupby.apply 对每组只处理一次 df = pd.DataFrame({"a": ["x", "y"], "b": [1, 2]}) dfdef func(group): print...
df = pd.DataFrame({'Name': pd.Series(['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Bob'], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']), 'Age': pd.Series([28, 34, 29, 42], index=['A', 'B', 'C', 'D'])}) df['Math'] = pd.Series([90, 58, 99, 100, 48], index=['A',...
dataframe的格式如下 创建一个dataframe pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy) 参数说明: data:一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。 index:索引值,或者可以称为行标签。 columns:列标签,默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。 dtype:数据类型。 copy:拷贝数据,默认...
08,DataFrame创建 DataFrame是一个【表格型】的数据结构,可以看做是【由Series组成的字典】(共用同一个索引)。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引,也有列索引。 行索引:index
df.set_index(["Column"], inplace=True) AI代码助手复制代码 关于“Python如何将DataFrame的某一列作为index”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。
行索引:index 列索引:columns 值:values 1、 DataFrame的创建 1.1 使用ndarray创建DataFrame DataFrame(data=np.random.randint(60,100,size=(2,3)), index=['期中','期末'], columns=['张三','李四','王老五']) 1.2 使用字典创建 最常用的方法是传递一个字典来创建。DataFrame以字典的键作为每一【列】的...
pandas 中的to_dict 可以对DataFrame类型的数据进行转换 可以选择六种的转换类型,分别对应于参数 ‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’ 3.1 转dict:默认的参数,形成 {column : {index : value}}这样的结构的字典,可以看成是一种双重字典结构, 查询方式为 :data_dict[key1]...
df = pd.DataFrame(data, index=['Row1', 'Row2', 'Row3'], columns=['Column1', 'Column2']) # 打印结果 print(df) 运行以上代码后,将创建一个带有行名和列名的DataFrame,输出结果应该如下(注意,原输出示例中存在格式错误,以下输出已修正): Column1 Column2 Row1 1 4 Row2 2 5 Row3 3 6 在...