1. 使用 .head() 查看 DataFrame 头部数据 2. 使用 .tail() 查看 DataFrame 尾部数据 3. 使用 .describe() 查看 DataFrame 统计数据 4. 使用 .T 查看 DataFrame 转置数据 5. at 函数:通过行名和列名来取值 6.iat 函数:通过行号和列号来取值 7. loc函数主要通过 行标签 索引行数据 8. iloc函数主要通过...
首先,我们需要将第二行的数据存储在一个列表中,然后使用pd.DataFrame()函数重新创建DataFrame,并将这个列表作为列名。 column_names=df.iloc[1].tolist()# 使用iloc选择第二行,并转换为列表df=pd.DataFrame(df.values[2:],columns=column_names)# 重新创建DataFrame,使用第二行作为列名 1. 2. 步骤4:输出结果...
'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 打印原始DataFrame print("原始DataFrame:") print(df) # 使用rename()函数更改特定范围的列名 df.rename(columns={'B': 'New_B', 'C': 'New_C'}, inplace=True) # 打印更改列名后的DataFrame print("更...
get(key[, default]) 获取给定键的对象项(例如DataFrame列)。 groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...]) 使用映射器或一系列列对DataFrame进行分组。 gt(other[, axis, level]) 获取DataFrame和other的大于,逐元素执行(二进制运算符gt)。 head([n]) 返回前n行。 hist([column, by, grid, ...
worksheet1.merge_range('A1:B1',u'测试情况统计表', note_fmt)# 设置列宽worksheet1.set_column('A:D',30, fmt)# 有条件设定表格格式:金额列worksheet1.conditional_format('B3:E%d'% l_end, {'type':'cell','criteria':'>=','value':1,'format': amt_fmt})# 有条件设定表格格式:百分比workshee...
DataFrame的合并函数有好几个:merge(基于column名称)、append、concat(基于index的值)...这里我们选择concat. df_user = pd.concat([channel_last_week['用户数'], channel['用户数']], keys=[yd_la, yd], axis=1).fillna(0) 先看一下结果: ...
pandas模块常用函数解析之DataFrame 关注公众号“轻松学编程”了解更多。 以下命令都是在浏览器中输入。 cmd命令窗口输入:jupyter notebook 打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 一、导入模块 importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFrame ...
方法描述Axesindex: row labels;columns: column labelsDataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵DataFrame.dtypes返回数据的类型DataFrame.ftypesReturn the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in this object.DataFrame.get_dtype_counts()返回数据框数据类型的个数DataFrame.get_ftype_counts()Return th...
DataFrame.from_records 使用元组构造函数,也可以使用记录数组。 DataFrame.from_dict 从Series、数组或字典的字典创建。 read_csv 将逗号分隔值(csv)文件读入DataFrame。 read_table 将常规分隔文件读入DataFrame。 read_clipboard 将剪贴板中的文本读入DataFrame。
Python Dataframe用名称指定符合要求的行 我有一个数据框,其中一列包含包裹重量,现在我必须将它们分配给符合要求的行李。 My code: df = pd.DataFrame({'parcel':[a,b,c,d,e], 'weight':[85,60,15,30,150]}) # I have bags that can take 100 kg parcels. Now I want to name the parcels...