方法1:df.reset_index(drop=True) 设置行索引为(0-n) 方法2:df.set_index(列名) 设置某一列为行索引 2> 找数据的最大或最小的n个值 方法1:df.msmallest(n,列名) df.nlargest(n,列名) 方法2:排序 df.sort_values(列名,ascending=False/True) #False降序 df.sort_index() 3> 简单的统计函数 df....
header:设置导入Datarame的列名称,默认为“infer”。 names:当names没被赋值时,header会变成0,即选取数据文件的第一行作为列名。 当 names 被赋值,header 没被赋值时,那么header会变成None。如果都赋值,就会实现两个参数的组合功能。 index_col:们在读取文件之后,生成的 DataFrame 的索引默认。** #导入数据 data ...
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
sheet_name = [0,1,'Sheet3'] 第一个,第二个和名为Sheet3的Sheet页中的数据作为DataFrame对象 header:指定作为列名的行,默认值为0,即取第一行的值为列名。或数据不包含列名,则为header=None names:默认值为None,要使用的列名列表 index_col:指定列为索引列,默认值为None,索引0是DataFrame对象的行标签 usec...
Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强,而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存,因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe,分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...
random.randint(1,10,(6,6))#生成随机矩阵 col=[chr(i) for i in range(65,71)]#生成大写字母列表 row=[chr(i) for i in range(97,103)]#生成小写字母列表 df=pd.DataFrame(a,columns=col,index=row) print("df:\n",df) 创建的df: df: A B C D E F a 4 7 7 1 9 5 b 8 1 1...
这里的index_col1、index_col2等是DataFrame中作为索引的列名。 使用.loc属性设置值:df.loc[('index_val1', 'index_val2', ...), 'column_name'] = new_value 这里的index_val1、index_val2等是要设置值的索引值,column_name是要设置值的列名,new_value是要设置的新值。 下面...
我们在处理后台数据时最经常用到的结构就是二维表格的形式,而DataFrame工具可以帮助我们快速处理表格数据,可以以行为单位处理整行数据,也可以以列为单位处理一列的数据,是一个比较灵活处理数据的工具,在数据处理上有很大的实用性。 1.生成数据 1.1 设置DataFrame的index,columns以及values ...
# 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame(data, index=rows, columns=cols) # 输出结果 print(df) 运行结果为: Col1 Col2 Col3 Row1 1 4 7 Row2 2 5 8 Row3 3 6 9 在上面的例子中,我们首先定义了一个包含三个列表的字典。然后通过指定行索引和列索引来创建一个新的DataFrame对象。最后使用print函数...