高中信息技术:pandas精讲Series如何删除元素(高中生必看) #编程入门 #python编程 - 大方老师于20220316发布在抖音,已经收获了2027个喜欢,来抖音,记录美好生活!
删除—— drop .drop 删除元素后返回的是副本(inplace=False),不改变原来的数组 s=pd.Series(np.random.rand(5), index=list('asdfg')) print(s) print("- - - - - - ") print(s.drop('a')) print("- - - - - - ") print(s.drop(list('sd'))) # s.drop(list('sd')) 相当于s....
您可以使用Series.map自定义映射函数，该函数根据所需要求映射列的元素：
pandas库的drop_duplicates()函数实现了删除功能,该函数返回的是删除重复行后的DataFmme对 象。 1dframe = pd.DataFrame({'color': ['white','white','red','red','white'],'value': [2,1,3,3,2]})2print(dframe)3print(dframe.duplicated())4#返回元素为布尔值的Series对象用处很大,特别适用于过...
删除指定轴上的项 即删除 Series 的元素或DataFrame 的某一行(列),通过对象的.drop(labels, axis=0)方法。.drop() 返回的是一个新对象,原对象不会被改变。 原始数据 from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np
Pandas是Python下最强大的数据分析和探索库,是基于Numpy库构建的,支持类似SQL的结构化数据的增、删、查、改,具有丰富的数据处理函数。Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,本文主要对Series的常用用法进行总结梳理。 约定: import pandas as
import pandas as pd my_series = pd.Series([1, 2, 3, 4]) ``` 访问Series中的元素: 可以使用索引来访问Series中的元素。以下是一些示例: ``` # 访问第一个元素 print(my_series[0]) # 访问前三个元素 print(my_series[:3]) # 访问最后一个元素 print(my_series[-1]) ``` 操作Series: Ser...
在Python的pandas库中,Series是一种类似于一维数组的数据结构,可以存储整数、浮点数、字符串等不同类型的数据。Series中的每个元素都有一个索引(index),通过索引我们可以快速访问和操作Series中的数据。删除NaN值通常是在处理Series数据时的一个重要步骤,以确保数据的完整性和准确性。
1. 导入必要的库：在使用Series函数前，需要导入Python的数据分析库，如pandas。2. 使用列表创建Series：通过传入一个列表，可以创建一个简单的Series对象。例如：series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])。3. 自定义索引：可以通过传入一个列表作为索引参数，创建具有自定义索引的Series对象。例如：series = pd...
s3.append(s2) #元素个数变为6个,并且索引可以允许重复,记住pandas中是允许出现重复的索引标签的。 2.3.2 删除 如何删除series的一个元素呢,调用drop,接口中传入一个索引标签。 s3.drop(‘A’) 删除后如果再想恢复怎么办呢?因为series的index是一个list,所以先添加一个pd.Index()实例,然后再充填上值就行: ...