df是python中pandas库中的数据框（DataFrame）对象的缩写。数据框是pandas中一种重要的数据结构，它可以用于存储和处理二维表格数据。df的创建 df可以通过以下方式创建：使用list或array创建：使用csv文件创建：使用Excel文件创建：df的属性 df对象具有以下属性：**index：**数据框的行索引。**columns：**数据框的列索...
import pandas as pd df=pd.read_excel(r'D:\系统桌面(勿删)\Desktop\电商销售数据-23年8月.xls...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum()而不是df.column.sum()可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和Index Series是NumPy中的一维数组,是表示其列的DataFrame的基本组成...
df.columns=columns_nameprint(df.head(3))#读取前3行print(df.shape) 控制台输出: (2)数据表基本信息(维度、列名称、数据格式、所占空间等) importpandas as pd df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None,usecols=[0,1,2,3])#hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下#在读数之...
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 ...
shape = df.shape “` 4. 打印维度信息: “`python print(“DataFrame的维度信息为:”, shape) “` 以上是shape函数的简单使用方法,下面详细介绍pandas库和shape函数的更多使用方法。 # 1. pandas库简介 pandas是基于NumPy的一个数据处理工具,它提供了高性能的数据结构和数据分析工具。pandas的两个主要数据结构是...
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 查看某一列数据的格式:df['列名'].dty...
ndim/shape/dtypes/size/T,分别表示了数据的维数、形状、数据类型和元素个数以及转置结果。其中,由于pandas允许数据类型是异构的,各列之间可能含有多种不同的数据类型,所以dtype取其复数形式dtypes。与此同时,series因为只有一列,所以数据类型自然也就只有一种,pandas为了兼容二者,series的数据类型属性既可以用dtype也可...
17、df.shape 显示数据几行几列,不包含行和列索引 18、http://df.info()可查看表中数据的类型 19、df.describe() 可获得表中数值类型指端的分布值(和、平均值、方差等) 三、数据预处理 20、http://df.info()可显示表中哪个数据为空 21、df.isnull() 方法可以判断哪个值是缺失值,如果缺失返回True,否...
DataFrame是pandas包中的重要数据类型,相当于表格数据类型,常用的操作如下: 创建DataFrame import pandas as pd #创建空DataFrame df = pd.DataFrame() #由List创建DataFrame l = ['l1','l2','l3'] df = pd.DataFrame(l) # 0 #0 l1 #1 l2