DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象,既有行索引,又有列索引 行索引,表明不同行,横向索引,叫index,0轴,axis=0 列索引,表名不同列,纵向索引,叫columns,1轴,axis=1 DataFrame属性 shape – 形状 index – 行索引 columns – 列索引 values – 查看值 T– 转置 head() – 查看头部内容 tai...
2. 创建DataFrame 接下来,我们可以使用Pandas创建一个DataFrame: data={'产品':['产品A','产品B','产品C'],'1月':[10,5,8],'2月':[15,7,12],'3月':[20,10,15]}df=pd.DataFrame(data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 3. 计算列之和 Pandas提供了非常简便的方法来对DataFrame中的列进行...
新列使用 DataFrame.map(以前称为 applymap)高效动态创建新列 In [53]: df = pd.DataFrame({"AAA": [1, 2, 1, 3], "BBB": [1...DataFrame 返回标量的滚动应用滚动应用于多列,其中函数返回标量(成交量加权平均价格) In [168]...
data=pd.read_excel("./test.xlsx")sql_name='test'zd=""forjindata.columns:zd=zd+j+","w_sql(sql_name,data,zd) 结果如下图,字段始终对齐,不受位置干扰,【注意】①ignore 是忽略主键重复, 最开始的版本是不设置主键,选取dataframe第一个元素在 数据库里进行select, 版本二 发现第一个元素不准,所以...
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...
之前我们已经介绍过,DataFrame数据框和Series序列一起,是pandas的最核心的两种数据结果。而且,由Series可以拼接成为DataFrame。 如下图所示: 我们继续看下DataFrame完整的pandas官方介绍: DataFrameis a 2-dimensional labeled data structure with columns of potentially different types. You can think of it like aspre...
>>> df.columns = ['Id','Name','Sex']>>>df Id Name Sex 0001zhangsan M1 002lisi F2 003 wangwu M 5. 调整DataFrame列顺序、调整列编号从1开始 http://www.cnblogs.com/huahuayu/p/8324755.html 6. DataFrame随机生成10行4列int型数据
SQL语句2 cursor1.execute(sql2) # 执行SQL语句2 read2=list(cursor1.fetchall()) # 读取结果2并转换为list后赋给变量 # 将读取结果转为pd.DataFrame格式,并设定columns,指定某列为index ls2=[] for i in read2: ls2.append(list(i)[0]) df1=pd.DataFrame(read1,columns=ls2).set_index('列名称'...
从列表创建DataFrame 可以使用单个列表或列表的列表来创建DataFrame。 示例1 importpandasaspd data=[1,2,3,4,5]df=pd.DataFrame(data)printdf Python Copy 其输出结果如下: 00112233445 Python Copy 示例2 importpandasaspd data=[['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]df=pd.DataFrame(data,columns=['...
pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录w数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果,相当的直观。其中参数index指定“行”键,columns指定“列”键。 函数形式:pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc= 'mean',fill_valu...