下面是一个解释DataFrame结构的类图,使用Mermaid语法表示: DataFrame+list columns+list index+dict data+set_value(column, value)+assign(**kwargs)StudentDataFrame+str name+int age+float score+str gender+bool is_adult 注意事项 列长度一致:在添
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) 使用索引或列名来修改DataFrame中的列值: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 # 通过索引修改列值 df.loc[0, 'A'] = 10 # 通过列名修改列值 df['B'] = [40, 50, 60] ...
选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式: 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例: 选择“Name”和“Age”列。...获取最大值,使用nsmallest获取最小值。...使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式: 使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。.....
若添加的对象为DataFrame,则相当于两个DataFrame的拼接 ②insert(): append函数主要用来添加行,insert函数则用于添加列 DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False) 参数解释: loc : 参数column插入的位置,如果想插入到第一例则为0,取值范围: 0 <= loc <= len(columns),其中len(columns)为D...
(14.3)使用fill_value填充 015,聚合操作 (15.1)DataFrame聚合函数 求和 平均值 最大值 最小值等 (15.2)多层索引聚合操作 016,数据合并concat 为方便讲解,我们首先定义一个生成DataFrame的函数: 示例: 使用pd.concat()级联 pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似 (16.1)简单级联 忽略行索引 ignore_index...
insert(loc, column, value[, allow_duplicates]) 在指定位置插入列到DataFrame中。 interpolate([method, axis, limit, inplace, ...]) 使用插值方法填充NaN值。 isetitem(loc, value) 在位置loc的列中设置给定值。 isin(values) 检查DataFrame中的每个元素是否包含在值中。 isna() 检测缺失值。 isnull() ...
DataFrame.insert(loc, column, value[, …])在特殊地点插入行 DataFrame.iter()Iterate over infor axis DataFrame.iteritems()返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows()返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name])Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as first elem...
sht.range('B2').value=7 向表二中导入dataframe类型数据 第一步：连接表二 第二步：生成一个...
4 这里如果对流量和水位按照站点的类别进行分类显示，统计站点A和站点B他的水位流量情况，这里就体现了DataFrame的优势了：df_piv1 = pd.pivot_table(df,index=df.index,columns='站点',values='流量',fill_value=0)df_piv1.plot(subplots=True)5 绘制某一站点某一个属性系列的箱型图，箱型图主要目的是为了...
Important:When the output type of a DataFrame is set to Excel values, the DataFrame only outputs the index column if one of the following conditions is met. If values of the index column are not numeric (like the result ofdescribe()orgroup_by()). ...