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
1.直接通过字典创建DataFrame 一般创建的方式就是通过字典,因为毕竟键值对的方式是最符合DataFrame的特点的。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data={'name':['张三','李四','王五'],'city':['Beijing','Shanghai','Guangzhou'],'year':[2001,2005,2003]}df=pd.DataFrame(data)print(d...
# 使用ix进行下表和名称组合做引 data.ix[0:4, ['open', 'close', 'high', 'low']] # 推荐使用loc和iloc来获取的方式 data.loc[data.index[0:4], ['open', 'close', 'high', 'low']] data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open', 'close', 'high', 'low'])] open close hig...
importpandasaspd# 引入 pandas 库# 创建 DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'City':['New York','Los Angeles','Chicago']}df=pd.DataFrame(data)# 创建 DataFrame# 获取列名并转为列表columns_list=df.columns.tolist()# 获取列名并转为列表# 输出列名列表print(...
pd.pivot_table(lc,index=["grade"],values=["loan_amnt"],columns=["home_ownership","term"],aggfunc=[np.sum],fill_value=0,margins=True) 1. 最后,我们总结下pandas.pivot_table函数与数据透视表的对应关系。将每部分以不同颜色进行区分,index对应了数据透视表中行的索引部分(浅蓝色),values对应了数值...
dropna(axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) 2.1 缺失值在Series的应用 2.2 缺失值在DataFrame中的应用 dropna()默认会删除任何含有缺失值的行 2.3 dropna 参数how-any(只要含有任何一个 ) all(全部为缺失值时删除) 2.4 dropna参数axis=0( 按行) axis=1 (按列) 默认按行 输...
PySpark DataFrame 的columns属性以列表形式返回列标签。 返回值 标准字符串列表。 例子 考虑以下PySpark DataFrame: df = spark.createDataFrame([["Alex",25], ["Bob",30]], ["name","age"]) df.show() +---+---+ |name|age| +---+---+ |Alex...
DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 DataFrame.dtypes返回数据的类型 DataFrame.ftypesReturn the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in this object. DataFrame.get_dtype_counts()返回数据框数据类型的个数 DataFrame.get_ftype_counts()Return the counts of ftypes in this object. ...
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...
Limiting the number of columns can reduce the mental overhead of keeping the data model in your head. When exploring a new data set, it might be necessary to break to task into manageable chunks. In some cases, you may need to loop through columns and perform calculations or cleanups in ...