在Python中就是df.head(n = 10),打印数据尾部也是同样道理。 在Python中,我们则使用columns和index属性来提取,如下: # Extracting column namesprint df.columns# OUTPUTIndex([u"Abra", u"Apayao", u"Benguet", u"Ifugao", u"Kalinga"], dtype="object")# Extracting row names or the indexprint df.i...
# 判断是否是缺失值,是则返回True pd.isnull(movie).head() # 结果: Rank Title Genre Description Director Actors Year Runtime (Minutes) Rating Votes Revenue (Millions) Metascore 0 False False False False False False False False False False False False 1 False False False False False False False...
df.head().style.format(format_dict)我们可以用颜色突出显示最大值和最小值。 format_dict = {'Mes':'{:%m-%Y}'} #Simplified format dictionary with values that do make sense for our datadf.head().style.format(format_dict).highlight_max(color='darkgreen').highlight_min(color='#ff0000')...
midwest_encircle_data.poptotal,ec="k",fc="gold",alpha=0.1)encircle(midwest_encircle_data.area,midwest_encircle_data.poptotal,ec="firebrick",fc="none",linewidth=1.5)# Step4:Decorations
head(3) 列出所有列: df.columns 数据统计: 我们可以使用value_counts()来探索一个有离散值的列,这个函数将列出所有的唯一值,以及它们在数据集中出现的频率: df["type"].value_counts() 数据描述: 对于有数字数据的列,我们有一个非常整洁的功能,将显示许多有用的统计数据: df["release_year"].describe() ...
df=pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),index=['a','c','d','e','g'],columns=['1st','2nd','3rd'])df=df.reindex([chr(x).lower()forxinrange(65,72)])print(df.isnull())# 数据量较多的时候可以查看前面几行。 # df.isnull().head() ...
df.columns # 列索引 df.values # 对象值,二维ndarray数组 df.head(3) # 显示头部几行,默认5行 () # 快速综合统计结果: 计数, 均值,标准差,最大值,四分位数,最小值 排序 按照某列排序,升 df = df.sort_values(by='Count_AnimalName', ascending=False) ...
colnames:非必选参数,列索引的名称,这是一个可选参数,用于指定列索引的名称。如果未指定,将使用 columns参数中的名称。 aggfunc:非必选参数,聚合函数,这是用于对交叉表中的数据进行聚合计算的函数,默认为 'default',表示使用 numpy 的 sum函数。可以根据需要选择其他聚合函数。
show_dimensions : bool, default False Display DataFrame dimensions (number of rows by number of columns). decimal : str, default '.' Character recognized as decimal separator, e.g. ',' in Europe. bold_rows : bool, default True Make the row labels bold in the output. classes : str...
fdf2.head() [/code] ** 此处不放截图了,反正也看不全。。。 ** ## 1.3 属性构造结束 属性构造结束,将各列重命名,然后保存 ```code # 属性构造结束,将各列重命名,然后保存 fdf2.rename(columns={'stDataIndex':u'起始数据编号','edDataIndex':u'终止数据编号','stUseTime':u'开始时间','enUseTi...