read_csv()函数:可以将frame文件直接读成frame。 movies=pd.read_csv(r'names\job1880.txt',names=column) read_csv函数有一个sep参数,设置分隔符,可以给这个参数传入正则表达式。 skiprows参数,参数是一个list,表示读取文件的时候,跳过list中的几行,第一行为0 read_excel()函数 可以直接读取excel文件为DataFram...
unique_values=df['column_name'].unique() 1. 请将column_name替换为您要查看的实际列名。 完整代码示例 下面是一个完整的示例,演示如何查看Dataframe某一列的不同取值: importpandasaspd# 读取数据并创建Dataframedf=pd.read_csv('data.csv')# 查看某一列的取值unique_values=df['column_name'].unique()pri...
unique_values = df[df['other'] == '条件']['column'].unique() 这行代码的含义是,首先通过条件筛选出满足"other"列为特定条件的行,然后再从这些行中提取"column"列的唯一值。 下面是对代码中使用的相关概念的解释: DataFrame:DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,类似于表格,可以存储和处理...
是指在Python中使用Dataframe数据结构时,根据特定条件筛选出唯一的值。 Dataframe是Pandas库中的一个重要数据结构,它类似于Excel表格或SQL表,可以存储和处理二维数据。在Dataframe中,可以根据某些条件来筛选出唯一的值,即满足条件的数据行中某一列的值只出现一次。
insert(loc, column, value[, allow_duplicates]) 在指定位置插入列到DataFrame中。 interpolate([method, axis, limit, inplace, ...]) 使用插值方法填充NaN值。 isetitem(loc, value) 在位置loc的列中设置给定值。 isin(values) 检查DataFrame中的每个元素是否包含在值中。 isna() 检测缺失值。 isnull() ...
df = pd.DataFrame(pd.read_excel('test.xlsx', engine='openpyxl')) print(df['city'].unique...
从具有标记列的numpy ndarray构造DataFrame 从dataclass构造DataFrame 从Series/DataFrame构造DataFrame 属性: 方法: 参考链接 python pandas.DataFrame参数属性方法用法权威详解 源自专栏《Python床头书、图计算、ML目录(持续更新)》 class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=None)[...
DataFrame常用的方法和属性 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/frame.html 还是使用上面的数据。 属性 >>>df.values array([['Curly Armstrong', 180.0, 77.0, ..., 1918.0, nan, nan], ['Cliff Barker', 188.0, 83.0, ..., 1921.0,'Yorktown','Indiana'], ...
DataFrame是一个【表格型】的数据结构。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 列索引:columns 值:values 1.DataFrame的创建 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】的名称,以字典的值...
用 stack 方法 参考链接：Reshaping and Pivot Tables In [26]: df = pd.DataFrame(np.random.randn...