如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
创建dataframe 创建dataframe的方法有很多种，其中最简单的方法是使用pandas的DataFrame构造函数。可以通过传递一个字典或一个二维数组来创建dataframe。例如：import pandas as pd # 使用字典创建dataframe data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(dat...
其实Pandas中数据的取值与选择和Numpy非常相似,但是有几个小细节需要注意一下. 由于Series对象具有两种视角:具有显式索引的一维数组和有序字典.因此Series对象的取值也就相应有两种方式 DataFrame对象也具有两种视角:具有显式行列索引的二维数组和由列索引映射到Series对象的字典,因DataFrame对象的取值方式也有两种. ...
一、创建DataFrame 1df=pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3))2my_col=dict(zip(range(3),['A','B','C']))3df.rename(columns=my_col,inplace=True)4print(df)5print(type(df))67结果为:8A B C9012310145611278912<class'pandas.core.frame.DataFrame'> ...
Pandas可以将读取到的表格型数据转换为DataFrame数据,然后通过操作DataFrame进行数据分析、数据预处理及行列操作。 我们以CSV文件为例讨论一下Pandas是如何处理文件的,其他类型文件的操作也是类似的。 假设数据源为Salaries.csv,下面先利用Pandas的read_csv()方法读取数据。
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3], '列2': [4, 5, 6]})选取数据：使用列名或列的索引可以选取数据。例如，选取列1的所有数据：df['列1']数据排序：使用sort_values()方法可以对数据进行排序。例如，按列1升序排序：df.sort_values('列1')数据筛选：使用布尔索引可以...
是主要的pandas数据结构。 参数: data:结构化或同质的ndarray,可迭代对象,字典或DataFrame 如果data是字典,则按插入顺序排序。 如果字典包含定义了索引的Series,则根据索引进行对齐。如果data本身就是Series或DataFrame,则也会进行对齐。 如果data是字典列表,则按插入顺序排序。 index:索引或类似数组 用于生成结果帧的...
# DataFrame的参数组成 pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) # index指定行索引,columns指定列索引,若不写,则默认从0开始,size指定行数和列数 df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(1,10,size=(2,4)),index=["a","b"],columns=["A","B","C","D"...