# 删除重复的行（基于name列） df.drop_duplicates(subset='name', inplace=True)数据可视化 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'].
DataFrame(data2, index=["first", "second"]) Out[55]: a b c first 1 2 NaN second 5 10 20.0 pd.DataFrame(data2, columns=["a", "b"]) Out[56]: a b 0 1 2 1 5 10 从元组的字典创建 您可以通过传递一个元组字典来自动创建一个多级索引的 DataFrame。 pd.DataFrame( { ("a", "b"...
df.loc[i, '折扣价'] = df.loc[i, '单价'] * 0.9 # Pandas闪电战⚡ df['折扣价'] = df['单价'] * 0.9 ``` 样式输出(Jupyter中的视觉盛宴): python (sales_data.style .bar(color='skyblue', subset=['销量']) .highlight_max(color='lightgreen', subset=['单价']) .format({'单价'...
applymap(func[, na_action]) (已弃用)按元素对Dataframe应用函数。 asfreq(freq[, method, how, normalize, ...]) 将时间序列转换为指定频率。 asof(where[, subset]) 返回where之前没有NaN的最后一行。 assign(**kwargs) 将新列分配给DataFrame。 astype(dtype[, copy, errors]) 将pandas对象转换为指定...
下面是Python 操作符与pandas操作函数的对应表: 5、DataFrame的去重 df.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) 参数: subset:指定是哪些列重复 keep:去重后留下第几行,{‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’}
Pandas数据结构有三种：Series（一维数组）、DataFrame（二维数组）和Panel（三维数组），其中最常用的是前两种数据结构。19.2.1 Series Series（序列）用于存储一行或一列数据，以及与之相关的索引的集合。语法格式如下：Series([数据1，数据2，...], index=[索引1,索引2,...])例：from pandas import Series ...
删除:使用del或者pop(‘columns’)方法。需要注意的是所有删除的方法都会改变原来DataFrame, 而不是像其他方法一样内存当中新建一个DataFrame。pop由于弹出特定的列,会返回被弹出的列中的数值. demo : from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd ...
在pandas模块中，DataFrame是一个二维标签化数据结构，可以存储不同类型的数据，并具有行和列的标签。你可以通过多种方式创建DataFrame，如从现有数据、字典或CSV文件等。下面示例演示从字典中创建一个DataFrame类型。示例代码：import pandas as pd # 从字典创建DataFrame data = {'name': ['Alice', 'Bob', ...
筛选出dataframe中不含某一个或某几个字符串的列,相当于反选 1 df = df[~df['one'].isin(list)] 四. 缺失值的处理 缺失值可以删除也可以用均值或者0等数填充: 1 2 df.fillna(df1.mean()) df.fillna(0) 删除缺失值时可以指定列: 1 df = df.dropna(subset=['one','two']) 五. 去重、...
1.组建方法——pd.DataFrame pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) data= 数据 index= 索引,即行名、行表头 columns= 列名、列表头 使用前要执行前面的import pandas as pd 2.用字典型数据组建——pd.DataFrame 方法基本同上,因为字典型自...