#通过merge函数合并数据,当然,也可以调用DataFrame对象的merge方法来达到同样的效果 #pandas.merge()函数的参数说明: #left:左表 #right:右表 #how:连接类型,默认为inner #on:连接条件,默认为None,表示连接条件为左表和右表的索引列相同 #left_on:左表连接条件,默认为None #right_on:右表连接条件,默认为None...
shape 返回DataFrame的形状; dtypes 返回DataFrame中每一列元素的数据类型; size 返回DataFrame中元素的个数; T 返回DataFrame的转置结果; index 返回DataFrame中的索引; columns 返回DataFrame中的列索引; values 返回DataFrame中的数值; 2、演示如下 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np....
import pandas as pd df = pd.DataFrame([1,2,3,4,5,6]) print(df) ‘’’ 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 ’‘’ df = pd.DataFrame([1,2,3,4,5,6], columns=['ID']) #指定列名 print(df) ‘’’ ID 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 ’‘’ 也可以通过嵌套列,创建多列的...
在Python中,使用pandas库的DataFrame对象的shape属性可以获取其形状(行数和列数)。 在Python中,shape函数是一个常用的属性,主要用于获取数组或者矩阵的形状,它返回一个元组,表示数组的维度大小,这个元组的长度就是数组的维数。 1、一维数组 对于一维数组,shape函数返回一个只有一个元素的元组。 import numpy as np a...
data=pd.read_csv('data.csv')row_count=data.shape[0]print("DataFrame的行数为:",row_count) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 结束语 通过本文,我们学习了如何使用Python获取DataFrame对象的行数。首先我们导入了pandas库,然后使用read_csv()函数创建了一个DataFrame对象,最后我们通过DataFrame的shape属性获取了行数。
empty 表示Series/DataFrame是否为空的指示符。 flags 获取与此pandas对象关联的属性。 iat 根据整数位置访问行/列对的单个值。 iloc 纯粹基于整数位置的索引,用于按位置选择。 index DataFrame的索引(行标签)。 loc 按标签或布尔数组访问一组行和列。 ndim 返回表示轴数/数组维度的整数。 shape 返回表示DataFrame的...
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
在python中,众所周知,数据预处理最好用的包就是pandas了,以下是pandas里的dataframe数据结构常用函数。 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 ...
--数据洞察 df.shape #查看数据维度 df.info() #查看数据信息 df.dtypes df['B'].dtype df.B.dtype #查看列的数据类型 df.isnull() df['B'].isnull() df.B.isnull() #空值检查 df['B'].unique() #查看列中的唯一值 df.values #查看数据值 ...
Pandas的DataFrame也可以轻松地进行数据可视化。例如，可以使用pandas的内置函数plot()对DataFrame中的特定列进行绘图。下面是一个简单的例子：# 绘制age列的直方图 df['age'].plot(kind='hist')此外，也可以使用matplotlib库进行更复杂的数据可视化。例如，可以使用pandas的pivot_table()函数和matplotlib的heatmap()...