import pandas as pd 创建一个DataFrame: 代码语言:txt 复制 data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily'], 'Age': [25, 28, 30, 27], 'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']} df = pd.DataFrame(data) 创建一个列表来
这才是Pandas的王炸功能!!!(Excel在它面前像个玩具)相当于由多个Series组成的电子表格: ```python 创建销售数据表 💰 sales_data = pd.DataFrame({ '产品': ['手机', '平板', '笔记本', '耳机'], '单价': [5999, 3299, 8999, 899], '销量': [120, 85, 45, 300], '促销': [True, False,...
创建dataframe 创建dataframe的方法有很多种，其中最简单的方法是使用pandas的DataFrame构造函数。可以通过传递一个字典或一个二维数组来创建dataframe。例如：import pandas as pd # 使用字典创建dataframe data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(dat...
注意:筛选和删除操作默认返回的是一个新的DataFrame,不会改变原始的DataFrame。 六、实战演练 假设我们有一个包含学生信息的DataFrame,我们要筛选出年龄大于15且城市为"New York"的学生。 import pandas as pd # 创建一个包含学生信息的DataFrame student_data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Davi...
在Python的Pandas库中,DataFrame是一种用于存储和操作表格数据的强大工具。DataFrame的每一列可以是不同的数据类型,并且支持各种数据操作,如筛选、排序、替换等。下面我们将介绍如何定位、排序和替换DataFrame中的数据。一、定位DataFrame中的数据定位DataFrame中的数据可以通过使用各种索引方法来实现。Pandas提供了多种索引方...
Pandas提取含有指定字符串的行(完全匹配,部分匹配) 1. 概述 接下来,讲解如何采用正则的方式提取DataFrame子集 完全匹配 == 部分匹配 str.contains():包含一个特定的字符串 - 参数na:缺少值NaN处理 - 参数case:大小写的处理 - 参数regex:使用正则表达式模式 ...
python dataframe 取索引列的值 pandas获取索引列 pandas的数据格式最常用的为Series和DataFrame两种类型,以下分别对两种类型的索引和数据选取方式进行了总结整理。 1、Series格式 Series格式很简单,只有两列,一列索引,一列为值,按照是否自定义索引类型,分为两种情况进行讨论:...
#上面的操作结果是一个DataFrame,但也是一个长长的“窄表” ''' #做成一个行比较少列比较多的“宽表”,可以将index参数中的列放到columns参数中 #说明:pivot_table函数的fill_value=0会将空值处理为0。 print(pandas.pivot_table(df1, index='销售区域', columns='月份', values='销售额', aggfunc='sum'...
df = pd.DataFrame(data,columns=column,index=indexs)df 方法1: search = ['Google','Wiki']filtered_df = df[df['Site'].isin(search)]filtered_df 方法2:filtered_df = df.query('Site == ["Google","Wiki"]')filtered_df 方法3: search = ["Google","Wiki"]filtered_df = df.query('Site...
在Python DataFrame列中查找值可以使用以下方法: 使用条件判断:可以使用条件判断语句筛选出满足条件的行。例如,要查找某一列中值为特定值的行,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 df[df['列名'] == 值] 这将返回一个新的DataFrame,其中包含满足条件的行。 使用isin()方法:isin()方法可以用于检查某一列中的...