1.索引操作(df.index与df.columns相同) 1.1建立索引 import pandas as pd] #df = pd.read_excel(r'D:\work01\pandas\app\data\team.xlsx',index_col='name') #加载的同时将name列设置成索引 #加载时未指定索引,可以用df.set_index() df = pd.read_excel(r'D:\work01\pandas\app\data\team.xlsx'...
#obj.index.is_unqiue 检查它的值是否是唯一的 汇总和计算描述统计 pandas对象拥有一组常用的数学和统计方法。它们大部分属于约简和汇总统计,用于从Series中提取单个值(如sum或mean)或从DataFrame的行或列中提取一个Series。跟对应的numpy数据方法相比,它们都是基于没有缺失数据的假设而构建的。 #调用DataFrame的sum...
# 引入 Pandas库,按惯例起别名pd import pandas as pd #打印版本号 pd.__version__ 2. 数据导入 如何使用Python导入.xlsx文件,导入.xlsx文件的参数如下所示,关于read_excel参数比较多,只需要掌握常用的几个参数即可。 pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None,usecols=None...
多层索引(也称为层次化索引)是Pandas中处理高维数据的强大工具。 6.1 创建多层索引 # 从元组列表创建多层索引index=pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1','A'),('Group1','B'),('Group2','A'),('Group2','B')],names=['Group','Type'])data={'Value':[10,20,30,40]}multi_df=pd.DataFrame...
does not match length of index (..) 2.2 DataFrame DataFrame可以看作多个Series的集合,每个Series都可以拥有各自独立的数据类型,因此,DataFrame没有自身唯一的数据类型,自然也就没有dtype属性了。不过,DataFrame多了一个dtypes属性,这个属性的类型是Series类。除了dtypes属性,DataFrame的values属性、index属性、columns...
补充:Pandas检查是否有空值、处理空值 1.创建有空值的DataFrame importnumpyasnp importpandasaspd dates=pd.date_range("20250307",periods=4) df1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index=dates,columns=["A","B","C"]) df2=pd.DataFrame(df1,index=dates,columns=["A","B","C","D"]) #...
columns={'old1':'new1','old2':'new2','old3':'new3'} ) 行列Index均可通过rename重命名,都是dict的格式; 此外,也可以通过传入一个函数,来实现对所有的行列Index进行统一处理,例如:把所以列名的英文小写 DataFrame_rename = DataFrame.rename(columns = str.lower) ...
pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录w数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果,相当的直观。其中参数index指定“行”键,columns指定“列”键。 函数形式:pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc= 'mean',fill_valu...
In [11]: df = x.pivot_table(values = "price", index = "trade_date", columns = "ticker"...
第PythonPandas的简单使用教程一、Pandas简介 1、PythonDataAnalysisLibrary或pandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为...