price=[96,78,85,100,200] #像这个多的都是以上面那个少的进行打包输出。 d={item.upper():price for item,price in zip(items,price)} print(d) #upper是变大写的意思 运行结果: {'FRUITS': 96, 'BOOKS': 78, 'OTHERS': 85} 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
for item in frame[column]: #类型判断与计数 if isinstance(item,int): type_dict['int'] = type_dict['int'] + 1 elif item is None: # series是object的时候None是None,数字的None是float continue elif isinstance(item,float): # df中None属于float.Python也是的,大概 type_dict['float'] = type...
凭借其广泛的功能,Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。 Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame。...# 用于显示数据的前n行 df.head(n) # 用于显示数据的后n行 df.tail(n) # 用于获取数据的行数和列数 df.shape # ...
import pandas as pd df = pd.DataFrame() 接下来,可以使用for循环遍历数据,并将每个元素添加到一个新的列中。这里以添加一个名为"new_column"的列为例,假设要添加的数据存储在一个名为"data"的列表中。可以通过以下代码实现: 代码语言:txt 复制 data = [1, 2, 3, 4, 5] for item in data: ...
利用pandas库的drop_duplicates()方法去除DataFrame中的重复行 drop_duplicates()方法可以帮助我们去除DataFrame中重复的行，并返回一个新的DataFrame。示例代码：import pandas as pdmy_data = {'col1': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e']}df = ...
下面介绍DataFrame的一些常用方法。 2. 遍历 1) 代码 import pandas as pd import math df=pd.DataFrame({'key':['a','b','c'],'data1':[1,2,3],'data2':[4,5,6]}) print(df) for idx,item in df.iterrows(): print(idx) print(item) 2) 结果 data1 data2 key 0 1 4 a 1 2 5...
def checkLst(lst1, lst2):# 如果两个列表中有相同值，则返回Truefor item in lst1:if item in lst2:return Truereturn False 第三步：实现我们的需求：这里主要还是使用索引，掌握dataframe的函数基础上，如何使用这些接口函数很重要。这里简单几行实现数据清洗功能。def clearData(path, toplst):...
""" dataframe是python数据分析基础中的核心, 这位按字面意义可理解为数据表格、数据框架, 她跟excel的table很相似, 由三部分组成: 行索引,称为index; 列索引,称为column; 数据内容。 她的每一列都是一个series对象。 """ 创建 使用字典创建dataframe,并设置索引号 ...
对pd.DataFrame类型进行遍历操作,使用iterrows()方法 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),columns=['d1', 'd2', 'd3','d4','d5']) print(df) 自定义的参数i_item代表行 for i_item, j_item in df.iterrows(): print(i_item) 自定义的...
ifselected_item: pyperclip.copy(selected_item) X = [] root = tk.Tk() root.title("Clipboard Manager") root.geometry("500x500") root.configure(bg="#f0f0f0") frame = tk.Frame(root, bg="#f0f0f0") frame.pack(padx=10, pady=10) ...