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',
DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是相同的,把行和列称作轴(axis),DataFrame是按照轴进行操作的,axis=0表示行轴;axis=1 表示列轴。 在操作DataFrame的函数中,通常有沿着轴来进行操作,沿着axis=0,表示对一列(column)的数据进行操作;沿着axis=1,表示对一行(row)的数据进行操作。 axis{0 or ‘index’, 1 ...
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
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。
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...
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) ...
为了删除 Pandas DataFrame 中的一行,我们可以使用 drop() 方法。通过按索引标签删除行来删除行。 # importing pandas module import pandas as pd # 从csv文件制作数据框 data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name" ) # 删除传递的值 data.drop(["Avery Bradley", "John Holland", "R.J. Hun...
为了删除 Pandas DataFrame 中的一行,我们可以使用 drop() 方法。通过按索引标签删除行来删除行。 # importing pandas moduleimport pandas as pd# 从csv文件制作数据框data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name" )# 删除传递的值data.drop(["Avery Bradley", "John Holland", "R.J. Hunter","...
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。
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，...