shape 返回表示DataFrame的维度的元组。 size 返回表示对象中元素数量的整数。 style 返回一个Styler对象。 values 返回DataFrame的Numpy表示。 方法: 方法描述 abs() 返回每个元素的绝对值的Series/DataFrame。 add(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的加法,逐元素执行(二进制运算符add)。 add...
创建DataFrame:假设有一个名为df的DataFrame,包含一个名为column_name的列,可以通过以下方式创建:df = pd.DataFrame({'column_name': ['value1', 'value2', 'value1', 'value3', 'value2']}) 获取不同计数:使用value_counts()方法可以获取DataFrame中不同值的计数,并将结果以降序排列:counts = df[...
df = pd.DataFrame({'animal': 'cat dog cat fish dog cat cat'.split(), 'size': list('SSMMMLL'), 'weight': [8, 10, 11, 1, 20, 12, 12], 'adult' : [False] * 5 + [True] * 2}); #列出动物中weight最大的对应size group=df.groupby("animal").apply(lambda subf: subf['si...
(6,3))) df = pd.DataFrame(data) print(df) print() # 默认计算每列的算数平均数 print(df.mean()) print() # axis 可以指定计算的方向,默认 axis=0 计算每列的算数平均数 print(df.mean(axis=0)) print() # 计算每行的算数平均数 print(df.mean(axis=1)) print() ...
DataFrame.get_ftype_counts()Return the counts of ftypes in this object. DataFrame.select_dtypes([include, exclude])根据数据类型选取子数据框 DataFrame.valuesNumpy的展示方式 DataFrame.axes返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim返回数据框的纬度 DataFrame.size返回数据框元素的个数 ...
``` # Python script to read and write data to an Excel spreadsheet import pandas as pd def read_excel(file_path): df = pd.read_excel(file_path) return df def write_to_excel(data, file_path): df = pd.DataFrame(data) df.to_excel(file_path, index=False) ``` 说明: 此Python脚本...
DataFrame({i: np.random.randn(n_rows) for i in ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']}) content = df.to_dict(orient="records") return [sys.getsizeof(df), sys.getsizeof(content)] if __name__ == '__main__': index_list = ['10行', "100行", "一千行", "一万...
df.groupby('key1').get_group('a')#得到某一个分组#运行前,重置下df 我运行前 前面的df都改动了# 面向多列的函数应用--Agg() # 一次性应用多个函数计算 # #有这么一个数据 #df =DataFrame({'a':[1,1,2,2],'b':np.random.rand(4),'c':np.random.rand(4),'d':np.random.rand(4) ...
考虑series和dataframe兼具numpy数组和字典的特性,那么就不难理解二者的以下属性: ndim/shape/dtypes/size/T,分别表示了数据的维数、形状、数据类型和元素个数以及转置结果。其中,由于pandas允许数据类型是异构的,各列之间可能含有多种不同的数据类型,所以dtype取其复数形式dtypes。与此同时,series因为只有一列,所以数据...
len(test)):# predictmodel = ARIMA(history, order=(0,1,2))model_fit = model.fit(disp=0)yhat = model_fit.forecast()[0]predictions.append(yhat)# observationobs = test[i]history.append(obs)# errorsresiduals = [test[i]-predictions[i] for i in range(len(test))]residuals = DataFrame(...