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', 'col2', 'col3', 'col...
导入指定sheet: 设定sheet_name参数,来指定要导入哪个Sheet的文件。 行索引index_col:表示用.xlsx文件中的第几列做行索引,从0开始计数。 列索引header:将本地文件导入DataFrame时,默认使用源数据表第一行作为列索引,也可以通过设置header参数来设置列索引 指定导入列usecols: 本地文件列数太多,又不需要那么多列时,...
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) ...
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 ...
print(data_col) 获取单元内容 a=df['column1'][0] # 先列,后行 获取特定内容的index index=df[df.column1==key].index# 返回index对象列表index=df[df.column1==key].index.tolist()# 返回list DataFrame转list list=df.values.tolist()
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","...
# 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...