因此,pandas的许多方法上都有inplace关键参数。使用inplace=True将修改DataFrame对象: 代码语言:javascript 复制 temp_df.drop_duplicates(inplace=True) 现在,我们的temp_df将自动拥有转换后的数据。 drop_duplicates()的另一个重要参数是keep,它有三个可能的选项: first:(默认)删除第一次出现的重复项。 last:删除...
jobs_df = pandas.read_csv( 'file/某招聘网站招聘数据.csv', #读取指定列的顺序 usecols=['city', 'companyFullName', 'positionName', 'salary'] ) print(jobs_df.info()) ''' <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3140 entries, 0 to 3139 Data columns (total 4 columns): # ...
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也可以用dtypes获取;而dataframe则只能用dtypes。 index/columns/values,分别对应了行标签、列标签...
pandas数据处理 pandas数据处理 pandas数据处理 pandas数据处理 1、删除重复元素 1、删除重复元素 1、删除重复元素 1、删除重复元素 使用duplicated()函数检测重复的行,返回元素为布尔类型的Series对象,每个元素对应一行,如果该行不是第一次出现,则元素为Tru
Ø 修改列名- pandas.rename(dict，Inplace)dict：修改前列名，修改后列名以字典形式出现 Inplace：是否改变原有数据对象True为改变，False为不改变 测试_p.rename(columns={"日期": "时间"}, inplace=True)#将列名“日期”修改成“时间”，并且在原有对象生效。 print(测试_p.columns)输出：Index(['时间'...
现在,我们要保留DataFrame中指定的列,可以使用pandas的切片操作。下面是具体的代码和注释: # 保留指定的列,比如保留Name和Salary列columns_to_keep=['Name','Salary']df_kept=df[columns_to_keep] 1. 2. 3. 上述代码中,我们创建了一个名为"columns_to_keep"的列表,其中包含了我们要保留的列的名称。然后,我...
pandas.DataFrame.query(self,expr,inplace=False,**kwargs) 1. 参数作用: expr:要评估的查询字符串; inplace=False:查询是应该修改数据还是返回修改后的副本 kwargs:dict关键字参数 首先生成一段df: values_1=np.random.randint(10,size=10) values_2=np.random.randint(10,size=10) ...
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,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于...
Python之科学运算Pandas模块 一、Series数列 Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 Series的创建 第一种:由列表或numpy数组创建 列表创建: Series([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e'],name='Hello')...
pandas的操作 pandas的拼接操作 # pandas的拼接操作级联 pd.concat , pd.append 合并pd.merge , pd.join 一丶pd.concat()级联 # pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数:# 参数说明:objs axis=0# 方向 1 是行, 0是 列keys ...