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...
接下来,我们需要在代码中导入pandas: importpandasaspd 1. 2. 创建 DataFrame 为了展示如何查看全部数据,首先我们创建一个包含多个条目的示例 DataFrame: data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eva','Frank','Grace','Heidi','Ivan','Judy'],'Age':[24,30,22,23,29,31,32,28,35,27],...
一、Pandas DataFrame 的概述 DataFrame 是二维标签数据结构,具有可变大小的强大数据类型。在 Pandas 中,数据通常以表格的形式组织,每行和每列都有相应的标签。 可以通过以下代码导入 Pandas 并创建一个简单的 DataFrame: importpandasaspd data={'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[25,30,22],'城市':[...
df1 = pandas.read_excel('file/2020年销售数据.xlsx') print(df1.head()) # 统计每个销售区域的销售总额 #1、先通过“售价”和“销售数量”计算出销售额,为DataFrame添加一个列 df1['销售额'] = df1['售价'] * df1['销售数量'] # print(df1.head()) ''' 销售日期 销售区域 销售渠道 销售订单 品...
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...
df = pd.DataFrame(data) print(df) 输出: Name Age City 0 Alice 25 New York 1 Bob 30 Los Angeles 2 Charlie 35 Chicago 3 David 40 Houston 二、筛选含有特定值的行 在Pandas中,我们可以使用布尔索引来筛选含有特定值的行。布尔索引就是根据每个元素是否满足某个条件(返回True或False)来筛选数据。
官方文档:pandas之DataFrame 1、构造函数 用法 pandas.DataFrame( data=None, index=None, columns=None, dtype=None,) 参数 例子 1importpandas as pd23person={4'Name':["Braund,Mr.OwenHarris",5"Allen,Mr.WilliamHenry",6"Bonnell,Miss.Elizabeth",],7'Age':[22,35,58],8'Sex':["male","male",...
在pandas模块中，DataFrame是一个二维标签化数据结构，可以存储不同类型的数据，并具有行和列的标签。你可以通过多种方式创建DataFrame，如从现有数据、字典或CSV文件等。下面示例演示从字典中创建一个DataFrame类型。示例代码：import pandas as pd # 从字典创建DataFrame data = {'name': ['Alice', 'Bob', ...
有数据的地方就有表格。无论是异常值处理,清除缺省值,还是增删改查,无论是csv还是mysql等各种数据库,无不是以表格的形式存储数据。表格在数据中成为了一个绕不开的话题,因此专门处理数据的pandas库中出现DataFrame也就不显得奇怪了。 今天,给大家简单介绍一下DataFrame。
04.链接多个dataframe 1.concat,concat([df1,df2,...],axis=0) axis= 0 纵向;1 横向。 使用前需导入过pandas模块 使用时要注意连接的dataframe行列对齐 可以同时拼接多个dataframe 拼接是强制的,允许连接后存在同名的行或列,见纵向连接的第二个例子