4.2.1 count()函数 4.2.2 sum()函数 4.2.3 max()函数 4.2.4 min()函数 1. 构建一个DateFrame对象 构建DateFrame对象的方法有两个: 1、通过列表构建 import pandas as pd # 以列表方式创建dataframe data = [['小太阳',8.5,244],['鼠标',72.5,20],['小刀',3.5,100]] columns = ['名称','单价...
stack()函数,可以将DataFrame的列转化成行,原来的列索引成为行的层次索引。(stack和unstack方法是两个互逆的方法,可以用来进行Series和DataFrame之间的转换) duplicated():返回一个布尔型Series,表示各行是否重复。 drop_duplicates():返回一个移除了重复行后的DataFrame pct_change():Series也有这个函数,这个函数用来计...
DataFrame(dict( number=[2, 5, 1, 6, 3], count=[56, 21, 34, 36, 12], select=[29, 13, 17, 21, 8] )) bar_plot1 = sns.barplot(x='number', y='count', data=df, label="count", color="red") bar_plot2 = sns.barplot(x='number', y='select', data=df, label="select...
在Pandas DataFrame中为新列设置参数通常是指根据现有数据创建一个新列,并可能应用某些条件或计算。以下是一些基本示例: ### 创建新列 假设你有一个DataFrame `df`,并且...
如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
我想知道实际有多少种水果记录在里面,就可以用count方法。代码大概就长这样:首先我得导入pandas库哈,这是使用DataFrame和Series的基础。然后创建一个Series,把那些水果名字放进去。接着,只要在这个Series后面点个count,神奇的事情发生,它马上就能返回非空水果名字的数量。 再说说DataFrame里的count方法哈。当我面对一个...
用列表创建:然后通过DataFrame创建,index作为行索引,columns作为列索引。 Top~~ 3、基本操作: 查看dataframe的行索引:dataframe.index 查看dataframe的列索引:dataframe.columns 查看dataframe的值:dataframe.values 【值的类型为numpy.narray】 通过dataframe['列名'] 来查看值 , 【值的类型为series】 ...
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。
于是,就得请出另外一个好用的方法values_counts() 示例如下 print(df.Gender.value_counts()) >>> Gender M 1303 F 499 Name: count, dtype: int64 作用 value_counts()是一种查看DataFrame中某列有多少个不同类别(不限于两个类别)的快捷方法,并可计算出每个不同类别在该列中有多少次重复出现,实际上就...
df1 = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4],'c2':[5,None,None,8],'c3':[10,12,None,16]}) print('df1.count():\n', df1.count()) print('df1.max():\n', df1.max()) print('df1.min():\n', df1.min()) print('df1.mean():\n', df1.mean()) print('df1.mean(axis=1...