print(df) 在上面的示例中,我们首先创建了一个包含 name、age 和info 三列的 DataFrame。然后,我们使用 str.split() 方法将 info 列中的字符串按照空格进行切分,并将结果赋值给新的列 first_name、last_name 和age。注意,我们使用了 str.get() 方法来选择切分后的特定字段。除了使用空格作为分隔符,你还可以...
用map() 和split()两个内置函数 例如: 1importpandas as pd2df = pd.DataFrame({'dateTime':['2021-02-01 10:10:21','2022-03-01 12:23:22','2022-08-15 13:10:22'],'id':['001','002','003'],'money':[34,43,54]})3print(df)4df['date'] = df['dateTime'].map(lambdax:x.sp...
在Python pandas dataframe中拆分数据可以使用split()函数。该函数可以根据指定的分隔符将字符串拆分为多个子字符串,并返回一个包含拆分后子字符串的列表。 以下是拆分数据的示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个包含数据的dataframe data = {'Name': ['John Smith', 'Jane Doe', ...
Python扩展库pandas的DataFrame对象的pivot()方法可以对数据进行行列互换,或者进行透视转换,在有些场合下分析数据时非常方便。 DataFrame对象的pivot()方法可以接收三个参数,分别是index、columns和values,其中index用来指定转换后DataFrame对象的纵向索引,columns用来指定转换后DataFrame对象的横向索引或者列名,values用来指定转换...
我们可以遍历原始DataFrame的每一行，使用split函数拆分Term，然后将拆分的结果逐个添加到一个新的DataFrame...
Pandas的DataFrame也可以轻松地进行数据可视化。例如，可以使用pandas的内置函数plot()对DataFrame中的特定列进行绘图。下面是一个简单的例子：# 绘制age列的直方图 df['age'].plot(kind='hist')此外，也可以使用matplotlib库进行更复杂的数据可视化。例如，可以使用pandas的pivot_table()函数和matplotlib的heatmap()...
df = pd.DataFrame(data) print(df) 输出: Name Age City 0 Alice 25 New York 1 Bob 30 Los Angeles 2 Charlie 35 Chicago 3 David 40 Houston 二、筛选含有特定值的行 在Pandas中,我们可以使用布尔索引来筛选含有特定值的行。布尔索引就是根据每个元素是否满足某个条件(返回True或False)来筛选数据。
python中的pandas库用来处理DataFrame的数据。 首先读取和保存csv格式的数据 import pandas as pd df= pd.read_csv(filename) #读取csv格式的数据 df.to_csv(savename)#保存csv格式的数据 1. 2. 3. 数据信息查询 df.shape #查看数据维度 () #查看数据信息 ...
python dataframe选择多列 pandas选择多列 使用pandas时,经常会对某行、某列、满足条件的数据进行统计计算。 以下总结了pandas数据选择的常见方法,包括loc、iloc等方法的使用。 首先读取数据: df = pd.read_excel('zpxx.xlsx') 1. 1、元素、索引、列名获取...
Pandas 提供了一种从数据框中检索行的独特方法。DataFrame.loc[]方法用于从 Pandas DataFrame 中检索行。也可以通过将整数位置传递给 iloc[] 函数来选择行。\ # importing pandas packageimport pandas as pd# 从csv文件制作数据框data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name")# 通过 loc 方法检索行fi...