2.4 contains函数:df[df[“column_name”].str.contains(“str”)] 筛选出所有含有(str)的数据记录, 用法类似于sql中的"contains" 2.5 loc函数:df.loc[df["column_name] <= value] 根据特征属性(列名)或索引标签筛选数据:df.loc[columns 筛选条件] 或df.loc[index 筛选条件]; 同时根据索引标签和特征属性(...
# 查看DataFrame的列名column_names=df.columnsprint(column_names) 1. 2. 3. 运行上面的代码后,我们可以看到输出如下: Index(['Name', 'Age', 'City'], dtype='object') 1. 3.1 转换为列表 如果需要将列名转换为列表形式,可以使用以下代码: # 将列名转换为列表column_list=df.columns.tolist()print(col...
由于这边我们没有命名index,所以是DataFrame自动赋予的,为数字0-9 二、如果我们嫌column name太长了,输入不方便,有或者index是一列时间序列,更不好输入,那就可以选择 .iloc了。这边的 i 我觉得代表index,比较好记点。 df.iloc[1,1] df.iloc[0:3, [0,1]] df.iloc[[0,3,5],0:2] iloc 使得我们可以...
Drop参数用于Drop列,append参数用于将通过的列追加到已经存在的索引列中。 # importing pandas packageimportpandasaspd# making data frame from csv filedata=pd.read_csv("employees.csv")# setting first name as index columndata.set_index(["First Name","Gender"],inplace=True,append=True,drop=False)#...
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: ...
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, ...
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] ...
这里的index_val1、index_val2等是要设置值的索引值,column_name是要设置值的列名,new_value是要设置的新值。 下面是一个示例: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 importpandasaspd# 创建一个DataFrame对象data={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}df=pd.DataFrame(data)# 设置索引...
df.set_index(['year','month']) DataFrame.columns = [newName] df['Hour'] = pd.to_datetime(df['report_date']) df.rename(index = str,column= new_names) 删除列: #通过特征选取 data = data[['age']] #通过del 关键字 del data['name'] ...