pd。Pandas 是一个开源的 Python 数据分析和处理库,它提供了快速、灵活和表达式丰富的数据结构,旨在使“关系”或“标签”数据的处理工作变得既简单又直观。通过 import pandas as pd 这行代码,你可以在 Python 脚本或交互式环境中使用 Pandas 库提供的功能,而 pd 是这个库的常用别名,用于简化代码和提高可读性。
13、Pd.read_excel(r’C:\user…xlsx’,index_col=0,header=0) index_col指定行索引,header指定列索引 14、pd.read_excel(r’C:\user…xlsx’,usecols=[0,1]) 导入指定列,不能有index_col和header 15、pd.read_tablel(r’C:\user…txt’,sep=’ ’) 导入txt文件,sep指定分隔符是什么 16、df.hea...
pandas对象的一个重要方法是reindex,其作用是创建一个新对象,它的数据符合新的索引: importpandas as pd obj= pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d','b','a','c'])print(obj) d4.5 b7.2 a-5.3 c3.6 dtype: float64 用该Series的reindex将会根据新索引进行重排。如果某个索引值当前不存在...
Pandas 支持多种数据格式的导入和导出,例如 CSV、Excel、SQL、JSON 等。以下是一些常见的数据导入和导出操作的示例。 导入CSV 文件 import pandas as pd #从 CSV 文件中读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') print(data.head()) 导出为 CSV 文件 #将 DataFrame 导出为 CSV 文件 data.to_csv('output...
函数作用 df.dropna( ) 删除有缺失值的数据项 df.fillna( ) 填充缺失值 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'公号名':['人类之奴','十点美剧','韩剧剧场','果壳网','十点读书','胖胖啊'],'领域':['科技',None,'影视','科普',None,'情感'],'粉丝数':[100000,964,None,543,9990,200...
在第一步中,我们需要使用import as来导入我们需要使用的模块。以pandas为例: importpandasaspd# 导入 pandas 模块,并重命名为 pd 1. 在这行代码中,我们导入了pandas模块,并将其重命名为pd。这样可以方便后续的调用。 步骤2: 使用模块 导入模块后,我们可以使用重命名后的名称来访问模块中的功能。例如,我们想创建...
import pandas as pd 创建 Pandas 数据结构 Pandas 提供了两种主要的数据结构：Series和DataFrame。Series Series是一个一维标签化数组，可以包含不同类型的数据。我们可以使用以下方式创建一个Series对象：import pandas as pd# 创建一个Series对象s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])print(s)输出结果：...
pandas下面的数据结构是Series , DataFrame 在字典中, key 与 value对应, 但是key value 不是独立的, 但是在Series 中index 与value 是独立的, 它在某些应用中国有比字典更加强大的功能. (一)Series Series是有序一维数组, 由 数据+索引 组成 importpandas as pd ...
Pandas是数据分析利器。 每日的实际工作,都会用到Pandas库,会用它读取数据、数据选择操作、数据聚合操作、数据合并操作等。 01 Pandas聚合操作 首先,我们来定义一个dataframe: 1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4# 自定义函数,便于后面使用 5def fun(...