pandas.DataFrame.drop_duplicates()函数 官方文档给出的这个函数的作用是ReturnDataFramewith duplicate rows removed, optionally only considering certain columns.也就是删除重复的行之后返回一个DataFrame,可以选择只考虑某些列。 函数原型如下:DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep ...
python dataframe替换某列部分值 python替换dataframe中的值 简介 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这...
使用Apply,可以将DataFrame列(是一个Series)的值进行格式设置和操作,不用循环,非常有用! dataframe中将数值型与字符串混杂类型强制转换成数值类型 df['username']=pd.to_numeric(df['username'],errors='coerce') #将不能转换数据类型的值强制转换成NaN 利用箱式图找出异常值分界线 data=pd.DataFrame({'a':[1...
DataFrame.dtypes 返回数据的类型 DataFrame.ftypes Return 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. ...
Python program to create random sample of a subset of a dataframe# Importing pandas package import pandas as pd # Creating a list l = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]] # Creating a DataFrame df = pd.DataFrame(l,columns=['A','B']) # Display original DataFrame 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 ...
subset=None list_like. 列(行)标签列表, 只考虑列表中的列(行) inplace=False 是否本地修改 .fillna() df 使用指定方法填充空值 value=None 标量: 使用此值替换na值 dict/Series: 对应标签的列按照对应的值填充 df: 对应为值的值填充对应位置 method=None {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill...
Pandas的基本数据类型是dataframe和series两种,也就是行和列的形式,dataframe是多行多列,series是单列多行。 如果在jupyter notebook里面使用pandas,那么数据展示的形式像excel表一样,有行字段和列字段,还有值。 2. 读取数据 pandas支持读取和输出多种数据类型,包括但不限于csv、txt、xlsx、json、html、sql、parquet...
#数据框中数据是否存在于values中,返回的是DataFrame类型 (4)数据清洗 数据清洗主要是一些重复值、缺失值和索引名称等问题的处理。 df.duplicated(subset=["col"],keep=first) #各行是否是重复行,返回Series,keep参数为first,last,False,first意思是第一次出现的重复值保留。
() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 131 entries, 1880 to 2010 Columns: 6868 entries, Aaden to Zuri dtypes: float64(6868) memory usage: 6.9 MB In [113]: subset = total_births[['John', 'Harry', 'Mary', 'Ma In [114]: subset.plot(subplots=True, figsize=(12, 10...