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'
1、创建数据帧 index是行索引,即每一行的名字;columns是列索引,即每一列的名字。建立数据帧时行索引和列索引都需要以列表的形式传入。 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row_0', 'row_1'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 1. 2、获...
#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...
一、Pandas索引和切片 导入数据并修改列标签,后续操作都配合此代码使用。 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt iris_df_original = pd.read_csv("iris_local.csv") iris_df_original.columns # 查看列标签 # 建立副本 iris_df = iris_df_original...
# 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...
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...
index=False, header=['序号','表名','表注释'] )#遍历写入各表结构for_, rowindf_summary.iterrows(): table_name= row['TABLE_NAME']print("正在导出表", table_name,"的表结构。") df_columns=self._get_columns_info(table_name) df_columns.insert(0,'序号', range(1, len(df_columns) + ...
Pandas中的智能索引 在数据分析领域，pandas构建了更强大的索引体系。DataFrame的行索引(index)和列索引(columns)本质上都是特殊Series。通过df.loc[]和df.iloc[]可以实现标签索引与位置索引的自由切换。多层索引(MultiIndex)允许创建类似excel数据透视表的结构，比如设置日期和产品类型作为联合索引，能快速提取特定时段某...
Python数据分析基础与应用模块电子活页519 实现pandas数据抽取与拆分技能训练519实现pandas数据抽取与拆分训练要求文件goodssales.xlsx中包含序号商品编号商品名称单价数量等数据,商品编号前4位为1000,商品名
Pythontable和view函数必须返回数据帧。 某些对数据帧进行操作的函数不返回数据帧,因此不应使用。 这些操作包括collect()、count()、toPandas()、save()、saveAsTable()等函数。 由于数据帧转换是在解析完整数据流图后执行的,因此使用此类操作可能会产生意想不到的副作用。