data4 = ['c', 2] df = pd.DataFrame([data1, data2, data3, data4], columns=['col1', 'col2']) print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 查看重复数据: #df.duplicated()方法中有两个参数subset和keep。 #subset:要判断是否重复的列。可以指定某个列或多个列。默认使用全部列...
1.组建方法——pd.DataFrame pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) data= 数据 index= 索引,即行名、行表头 columns= 列名、列表头 使用前要执行前面的import pandas as pd 2.用字典型数据组建——pd.DataFrame 方法基本同上,因为字典型自带一个标签,所以就不用写列名了。 3.简便地获得聚宽数据...
# create a subset of all rows # and Name, Gender and Branch column df.iloc[:, 0:3] Python Copy输出:方法2:使用索引操作符我们可以使用索引操作符,即方括号来创建一个子集数据框架例子:创建一个带有Name、pre_1和pre_2列的子集。# creating subset dataframe using # indexing operator df[['Name'...
return data train = remcolumns(data) train.shap 8、一行数据中,全为空值才删除 df.dropna(how='all') 9、指定列中含有空值才删除 df.dropna(subset=['col']) 10、有效值达到数量就不删除 如果有13列,如果一行中有12列有值就不进行删除的动作 df.dropna(thresh=12) 11、替换值DataFrame.replace df.re...
DataFrame的属性 #查看索引 df1.index # Index(['c1', 'c2', 'c3', 'c4', 'c5'], dtype='object') #查看哪些列 df1.columns # Index(['城市', '环比', '同比', '定基'], dtype='object') #查看每列数据类型 df1.dtypes *** 城市object 环比float64 ...
一、构造 da=pd.read_csv(filepath_or_buffer='data.csv',sep='\t') print(da) datas=pd.DataFrame(da) 2、直接赋值 df = pd.DataFrame([[1.4, np.nan], [7, -4], [np.nan, np.nan], [0.75, -1.3]], index=[1, 2, 3, 4], columns=['one', 'two']) ...
index:用于创建新 DataFrame对象的行索引。 columns:用于创建新 DataFrame对象的列索引 values:用于填充新 DataFrame对象中的值。 4. 数据转换 4.1 重命名轴索引 Pandas中提供了一个rename()方法来重命名个别列索引或行索引的标签或名称。 4.1.1 rename()方法 ...
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 ...
python--Pandas中DataFrame基本函数(略全) pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 ...
4.1 DataFrame之间的运算 df1=df.copy()#创建df的一个副本 df1.loc['jay']=[99,88]#给df1添加一行df1 df1['AAA']=[1,2,3,4]#给df1添加一列df1 df+df1 下面是Python 操作符与pandas操作函数的对应表: 5、DataFrame的去重 df.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) ...