3. 获取DataFrame的列名并转为列表 现在,我们要获取DataFrame的列名并将其转换为列表。Pandas提供了一个非常简单的方法来实现这一点。 columns_list=df.columns.tolist()# 获取列名并转为列表 1. df.columns返回的是一个索引对象,包含DataFrame的列名; 我们使用.tolist()方法将其转换为Python中的列表。 4. 输出...
df['总分'].replace(310,'x',inplace=True) 将总分列的数值“310”替换为“x”。inplace=True表示改变原数据。 df.replace(76,0,inplace=True) 将整个DataFrame中的数值“76”替换为“0”。 df.replace([98,76,99],0,inplace=True) 将整个DataFrame中的数值“98,76,99”一次替换为“0”。 21.2排序 ...
df_group_small = pd.DataFrame(columns=df.columns) df_group_large = pd.DataFrame(columns=df.columns) for k in set(group.keys): if len(group.get_group(k))<3: df_group_small=pd.concat([df_group_small,group.get_group(k)]) else: df_group_large=pd.concat([df_group_large,group.get_...
import pandas as pd def make_dataframe(unique_pitch_result, pitch_class_result, distance_result, song_number): print(song_number) df = pd.DataFrame(columns=('unique-pitch', 'pitch-class', 'distance')) for i in range(song_number): df.loc[i] = pd.Series({'unique-pitch': unique_pitch...
DataFrame构造函数未正确调用！错误在编程中，有时候我们会遇到一些问题，特别是在使用某些工具或库的时候...
DataFrame.query(expr[, inplace])Query the columns of a frame with a boolean expression. 二元运算 方法描述 DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value])加法,元素指向 DataFrame.sub(other[, axis, level, fill_value])减法,元素指向 DataFrame.mul(other[, axis, level, fill_value])乘法,元素指...
get(url) data = response.json() # 将数据转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data['Countries']) print(df.head()) 2.2 从CSV或Excel文件获取数据 如果数据以文件形式提供,可以使用pandas直接读取: import pandas as pd #从CSV文件读取数据 df = pd.read_csv("covid_data.csv") print(df.head()) #...
In [4]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip...
import polars as pl pl_data = pl.read_csv(data_file, has_header=False, new_columns=col_list) 运行apply函数,记录耗时: pl_data = pl_data.select([ pl.col(col).apply(lambda s: apply_md5(s)) for col in pl_data.columns ]) 查看运行结果: 3. Modin测试 Modin特点: 使用DataFrame作为基本...
intf_df = pd.DataFrame(raw_data) print(intf_df) ''' Dataframe从打印的结果可以看到 是一种二维矩阵的数据,非常符合我们的使用习惯 name desc 0 Eth1/1 netdevops1 1 Eth1/2 netdevops2 ''' intf_df.to_csv('as01_info.csv', index=False, columns=['name', 'desc'])...