(5)‘values’ : just the values array。values 直接输出值 path_or_buf : 路径 orient : string,以什么样的格式显示.下面是5种格式: lines : boolean, default False typ : default ‘frame’, 指定转换成的对象类型series或者dataframe *案例:* 数据介绍: 这里
b.3 .index;.values:返回index列表;返回value二维array b.4 .head();.tail(); c.if-then 操作 c.1使用.ix[] df=pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4],"B":[5,6,7,8],"C":[1,1,1,1]}) df.ix[df.A>1,'B']= -1 print df 1. 2. 3. out: >>> print df A B C 0 1 5 1 1...
df.unstack(level=-1,fill_value=None) #行转列,默认从最内层索引开始df.pivot_table(index=["col1","col2"],values=["col3"],columns=["col4"],aggfunc="count") #类似于Excel中的数据透视表,index表示选择行,column是选择列,values是进行函数计算的列 df.groupby(["col1"])#根据列对数据框进...
insert(loc, column, value[, allow_duplicates]) 在指定位置插入列到DataFrame中。 interpolate([method, axis, limit, inplace, ...]) 使用插值方法填充NaN值。 isetitem(loc, value) 在位置loc的列中设置给定值。 isin(values) 检查DataFrame中的每个元素是否包含在值中。 isna() 检测缺失值。 isnull() ...
df['column_name'].unique() 1. 3.筛选 根据值筛选: 之一: newdf = df[(df.origin == "JFK") & (df.carrier == "B6")] 1. 之二: content='672844410' x=df[df['column_name']==content] 1. 2. 之三: df.query('code==""') ...
unique 去除数据中的重复元素,得到单值元素列表,它是对象的方法名 Pandas/Numpy isnull 判断是否空值 Pandas notnull 判断是否非空值 Pandas PCA 对指标变量矩阵进行主成分分析 Scikit-Leam random 生成随机矩阵 Numpy (1 ) interpolate 1 ) 功能:interpolate是Scipy的一个子库,包含了大量的插值函数,如拉格朗日插值、...
DataFrame(df[["BUILD_ID","BUILD_NAME","OFF_TIME"]]) id_name =df1.set_index("BUILD_ID")["BUILD_NAME"].to_dict() #ID-名称映射字典 Build_list=df1.BUILD_ID.unique().tolist() data_list = [] for k in range(len(Build_list)): df2=df1[df1.BUILD_ID=="{0}".format(Build_...
lastEle = df.loc[df.index[-1],column_name] ③访问某一列 df.列名或df['列名']的方式访问某一列 该方式只能访问一列,如果要访问多列请用上文①②讲的方法。 2.5.3、返回DataFrame的array形式:values 返回值类型为numpy.ndarray 只返回DataFrame中的值,而不返回label行和列。
Python pandas.DataFrame.nunique函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析...
tz_convert tz_localize unique unstack update 49. value_counts values var view where 50. xs 两者同名的方法有181个,另各有30个不同名的: 1. >>> A,B = [_ for _ in dir(pd.DataFrame) if 'a'<=_[0]<='z'],[_ for _ in dir(pd.Series) if 'a'<=_[0]<='z'] 2. >>> len(...