上面这里构造了一个4*5的DataFrame数据,同时构造了行标签和列标签,下面是使用.index()和.columns()方法查看数据。 In [5]: df.index Out[5]: Index(['ind0', 'ind1', 'ind2', 'ind3'], dtype='object') In [6]: df.columns Out[6]: Index(['col0', 'col1',
数据框的基础构造函数是DataFrame,从array-like的结构中构造数据框: pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) 1. 参数注释: data:ndarray、list 或dict index:行索引 columns:列名列表 除了基础构造函数之外,还有 DataFrame.from_records 和 DataFrame.from_dict,专门用于从元组 和 字典中创建数据框。
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.itertuples([index, name]) Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as first element of the tuple. DataFrame.lookup(row_labels, col_labels) Label-based “fancy indexing” function for DataFrame. DataFrame.pop(item) ...
实现功能: Python实现dataframe遍历行和列 实现代码: import pandas as pd df = pd.read_csv("G:\数据杂坛\datasets\kidney_disease.csv") df=pd.DataFrame(df) pd.set_option('display.max_rows…
index_col表示用.xlsx文件中的第几列做行索引,从0 开始计数。 (4)指定列索引 将本地文件导入DataFrame的时候,默认使用的是源数据表的第一行作为列索引,也可以通过设置header参数来设置列索引。header参数值默认为0,即用第一行作为列索引;也可以是其他行,只需要传入具体的那一行即可;也可以使用默认从0开始的数作...
df.index = ['a0','a1','a2','a3','a4'] df col1 col2 col3 a0 a 2 0 a1 a 1 4 a2 b 8 7 a3 NaN 7 2 a4 c 6 3 方法2:pandas.DataFrame.rename()函数 rename函数是专门为了修改DataFrame坐标轴标签函数。rename函数的优点:可以 ...
DataFrame创建 基本操作 查看、索引 修改、删除 统计功能 条件筛选 合并 去除空值 4. 一些常用的函数 apply memory_usage pivot_table Top~~ 1、DataFrame概念 Series对应的是一维序列,而DataFrame对应的是二维表结构(表格型的数据结构) DataFrame可以看成共享同一个索引index的Series集合。
将整个DataFrame中的数值“98,76,99”一次替换为“0”。21.2排序 既可以将某一列作为关键字段排序，也可以将几个列分别作为主、次关键字段进行排序。排序既可以按升序排序，也可以按降序排序。函数sort_values()的语法格式如下：df.sort_values(by=[“col1”,”col2”,...,”coln”],ascending=False)其中，...