在DataFrame中,我们可能会需要替换某一列的值,例如将性别的’F’替换为’Female’,‘M’替换为’Male’。Pandas提供了多种方法来实现列值的替换,最常用的方法包括replace()和布尔索引。 2.1 使用replace()方法 replace()方法非常方便,语法简洁明了。它允许我们将特定的值替换为其他值。以下是如何使用replace()方法...
# 另一个滤除DataFrame行的问题涉及时间序列数据。 # 假设你只想留下一部分观测数据,可以用thresh参数实现此目的: df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3)) df.iloc[:4, 1] = NA df.iloc[:2, 2] = NA df df.dropna() df.dropna(thresh=2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11....
在Python中,要覆盖DataFrame中的值,可以使用以下方法: 1. 使用索引和列名进行覆盖: - 通过索引和列名定位到要覆盖的位置,然后直接赋予新的值即可。 - 示例代码: ...
函数concat()的格式如下：concat([dataFrame1,dataFrame2,...]，ignore_index=True)其中，dataFrame1等表示要合并的DataFrame数据集合；ignore_index=True表示合并之后的重新建立索引。其返回值也是DataFrame类型。concat()函数和append()函数的功能非常相似。例：import pandas #导入pandas模块from pandas import read_...
(22.1)填充函数 fillna() Series/DataFrame (22.2)可以选择前向填充还是后向填充 023,重复值处理 (23.1)使用duplicated() 函数检测重复的行 (23.2)使用drop_duplicates() 函数删除重复的行 024,替换元素replace 025,数据映射map 026,修改索引名rename 027,重置索引reset_index和设置索引set_index 028,数据处理apply...
DataFrame.select_dtypes([include, exclude]) 根据数据类型选取子数据框 DataFrame.values Numpy的展示方式 DataFrame.axes 返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim 返回数据框的纬度 DataFrame.size 返回数据框元素的个数 DataFrame.shape 返回数据框的形状 DataFrame.memory_usage([index, deep]) ...
目录 收起 抽样: 字典转化dataframe: 抽样: ## https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v1.5.1/pandas/core/generic.py#L5626-L5779 df.sample(\ n ## 需要返回的样本个数 ,frac ## 需要返回的样本比例,这个值也可以大于1,但是这个时候就要讲inplace设置成true ,replace ## 默认是false,代表的...
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...
df1 = pd.DataFrame(list2,index = [1,2,3],columns = ["name","age","num"]) df1 结果: image 2.查 查是指对数据框行/列数据的访问 2.1 选择行 Excel里没有专门的选择行的方法,就是直接用鼠标选择。在Pandas里要选择一行或几行数据,可以用loc或iloc方法,区别在于,loc方法传入的是行所在索引的名称...
#用map函数修改,这种方法是直接在原DataFrame上修改df.columns = df.columns.map(str.title) df.index = df.index.map(str.upper)print(df) AgeBlockNameScorePLAYER1315James18PLAYER2302Curry25PLAYER3315James18PLAYER4353Kobe17PLAYER5382Wade15 将一列或者多列变为行索引 set_index ...