# Create a DataFrameobjectstu_df= pd.DataFrame(students, columns =['Name','Age','Section'], index=['1','2','3','4']) stu_df 输出: 现在,让我们看看不同的方式来迭代DataFrame或某些列: 方法#1:使用DataFrame.iteritems(): Dataframe类提供
在Python中,要在DataFrame的"other"列条件下获取DataFrame中"column"列的唯一值,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 unique_values = df[df['other'] == '条件']['column'].unique() 这行代码的含义是,首先通过条件筛选出满足"other"列为特定条件的行,然后再从这些行中提取"column"列的唯一...
代码: importpandasaspd# List of Tuplesstudents=[('Ankit',22,'A'),('Swapnil',22,'B'),('Priya',22,'B'),('Shivangi',22,'B'),]# Create a DataFrame objectstu_df=pd.DataFrame(students,columns=['Name','Age','Section'],index=['1','2','3','4'])# Iterate over two given col...
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) #返回删除的项目 DataFrame.tail([n]) #返回最后...
DataFrame.shape 返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep]) Memory usage of DataFrame columns. 类型转换 方法 描述 DataFrame.astype(dtype[, copy, errors]) 转换数据类型 DataFrame.copy([deep]) 复制数据框 DataFrame.isnull() 以布尔的方式返回空值 ...
python--Pandas中DataFrame基本函数(略全) pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 ...
python dataframe替换某列部分值 python替换dataframe中的值 简介 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但...
stu_df = pd.DataFrame(students, columns =['Name', 'Age', 'Section'],index =['1', '2', '3', '4'])# Iterate over column names for column in stu_df:# Select column contents by column # name using [] operator columnSeriesObj = stu_df[column]print('Colunm Name : ', column)pr...
import pandas as pd import pyarrow as pa with t.open_writer(partition='pt=test', create_partition=True, arrow=True) as writer: records = [[111, 'aaa', True], [222, 'bbb', False], [333, 'ccc', True], [444, '中文', False]] df = pd.DataFrame(records, columns=["int_val",...
# X_ret = pd.DataFrame(index=X_df.index, columns=X_df.columns) # for i in X_df: # X_ret[i] = X_df[i] * y_.values # print(i) # 方法3,非常快 y_ = y_.astype(np.float16) X_ret = dict() for i in X_df: