pd.DataFrame: 重新排列后的DataFrame """ return dataframe[new_order] 调用函数重新排列列 df = reorder_columns(df, ['B', 'C', 'A']) 打印重新排列后的DataFrame print("Reordered DataFrame using custom function:\n", df) 详细描述:封装函数的优点在于可以重复使用和提高代码的可读性。通过定义一个通...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 重命名列 df.rename(columns={'A': 'ColumnA', 'B': 'ColumnB'}, inplace=True) print(df) 2. 选择列(Select Columns) 应用场景:当你只需要DataFrame中的某...
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.rfloordiv(other[, axis, level, …])右侧向下取整除法,元素指向 DataFrame.rmod(other[, axis, level, fill_value])右侧模运算,元素指向 DataFrame.rpow(other[, axis, level, fill_value])右侧幂运算,元素指向 DataFrame.lt(other[, axis, level])类似Array.lt DataFrame.gt(other[, axis, leve...
DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=None)[source] 二维、大小可变、潜在异构的表格数据结构。 数据结构还包含带有标签的轴(行和列)。算术运算在行和列标签上对齐。可以将其视为Series对象的类似字典的容器。是主要的pandas数据结构。 参数: data:结构化或同质的ndarray,可迭代对象...
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 ...
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 3), index=arrays) 操作MultiIndex 一、names属性 MultiIndex有一个names属性,表示各层Index的名称,默认为None。 df.index.names # 输出FrozenList([None, None]) 二、将index作为DataFrame的columns pd.DataFrame(np.random.randn(3, 6), index=['A', 'B', 'C'...
但这似乎没有用——它成功完成,但返回的 DataFrame 的列顺序没有改变。 我的解决方法是具有如下功能: def reorder_columns(frame, column_name, new_order): """Shuffle the specified columns of the frame to match new_order.""" index_level = frame.columns.names.index(column_name) new_position = ...
DataFrame() df data=None 2D数据或字典 index=None 索引 columns=None 列标签 dtype=None 数据类型 copy=False 是否复制数据 属性及底层数据结构 .as_matrix() ndarray columns=None 返回指定列(默认全部) .get_dtype_counts() 返回dtype的计数结果 .get_ftype_counts() 返回ftype的计数结果 .select_dtypes(...
Have a look at the previous table. It shows that our example data consists of five rows and the two columns “dates” and “values”.Example: Order pandas DataFrame by Dates Using to_datetime() & sort_values() FunctionsThe following code illustrates how to reorder the rows of a pandas ...