df.info() 运行上述代码后,输出将类似于: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:4entries,0to3Datacolumns(total3columns):# Column Non-Null Count Dtype---0Name4non-nullobject1Age4non-nullint642City4non-nullobjectdtypes:int64(1),object...
2.8 df.filter() pandas练习文档.xlsx 415.9K· 百度网盘 PS:写在前面的话:数据清洗的第一步,是查找数据(筛选数据),Excel中可以使用find,或条件筛选按钮,SQL中主要使用SELECT * FROM table_name语句。使用Pandas查找数据,主要是利用索引。所以需要了解Pandas中的索引及数据结构。 1、Pandas中的数据结构 Pandas中的...
1.创建 DataFrame：import pandas as pddata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']}df = pd.DataFrame(data)2.查看 DataFrame 数据：print(df) # 打印整个 DataFrame 3.查看 DataFrame 的前几行：print(df.he...
使用的代码:df.shape 通过print(df.shape),我们得到了结果如下: 它表示我们的数据是3行3列的。 二,查看数据的总体信息,比如:索引,数据类型,内存信息等: 使用的代码:http://df.info() 通过print(http://df.info()),我们得到了结果如下: 第一行表明我们查看的数据在pandas中的类型是DataFrame(这个类型的详...
示例代码：import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')2. 从Excel文件导入数据：使用pandas库的`read_excel`函数可以从Excel文件中读取数据，并将其转换为DataFrame。可以指定读取的工作表、起始行和列等参数。示例代码：df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')3. 手动创建DataFrame：...
df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2...
from pandas import Series, DataFrame pandas常用命令 读取excel文件: df=pd.read_excel(fpath,sheet_name=name,usecols=[n,m,...]) 创建数据表: pd.DataFrame(dict, columns=dict.index, index=[dict.columnnum]) 一、数据表信息查看 1.查看维度:df.shape 2.查看数据格式 每一列数据的格式:df.dtypes 查...
import pandas as pd df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size=(150,3)), index = None, # 行索引默认 columns=['A','B','C'])#列索引 df.head(10)#显示前十行 !!默认是五行!! df.tail(10)#显示后十行 df.shape#查看行数和列数 ...
# 用0填充age列中的缺失值 df['age'].fillna(0, inplace=True)删除重复值：可以使用drop_duplicates()方法删除重复值。例如：# 删除重复的行（基于name列） df.drop_duplicates(subset='name', inplace=True)数据可视化 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...
1. 安装 Pandas 首先，确保你已经安装了 Pandas：pip install pandas 2. 导入 Pandas import pandas as pd 3. 创建 DataFrame 3.1 从列表或字典创建 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']}df = pd....