import pandas as pd # 创建示例DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9] } df = pd.DataFrame(data) # 指定新的列顺序 new_order = ['C', 'A', 'B'] # 重新索引列顺序 df = df.reindex(columns=new_order) print(df) ``` 方法二:使用列表...
# import pandas package import pandasaspd # List of Tuples students= [('Ankit',22,'A'), ('Swapnil',22,'B'), ('Priya',22,'B'), ('Shivangi',22,'B'), ] # Create a DataFrameobjectstu_df= pd.DataFrame(students, columns =['Name','Age','Section'], index=['1','2','3','...
示例3: 使用列索引调整顺序 import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]})# 获取列名列表并根据索引重排序columns_ordered = [df.columns[i] for i in [1, 0, 2]]# 应用新的顺序df = df[columns_ordered]print(df) 这个方法首先获取列...
Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据,相比较于Numpy,Pandas可以存储混合的数据结构,同时使用NaN来表示缺失的数据,而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据,并且Pandas使用轴标签来表示行和列。 DataFrame类: DataFrame有四个重要的属性: index:行索引。 columns:列索引。 values:值的二维数组。 name...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9] }) # 使用reindex调整列的顺序 df = df.reindex(columns=['C', 'B', 'A']) print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
1. 安装pandas 2. 数据导入 3. 数据预览 4. 数据筛选 5. 数据排序 6. 分组聚合 7. 数据可视化 ...
常见参数:index和 columns都有name参数,value 2.3 index ojbect和reindexing pandas index的作用:for holding the axis labels and other metadata(like the axis name or names) Index对象是不变的,意思就是无法被用户修改,所以下列code无法通过,这个对应了我们简介中所说的a这一条 ...
orders.groupby('order_id').item_price.agg(['count', 'sum']).rename(columns={'count':'Count', 'sum':'Sum of price'}).head() Trick 15 transform() 将汇总统计结果合并到原数据集当中(pandas!) 这里一行是一个订单中一个商品的数据,我们的目标是在每一行数据的最后加上一列,用来表示这个商品所...
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...
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...