# 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'].plot(kind='hist')此外，也可以使用matplot...
首先需要安装并导入必要的库: # 安装pandaspipinstallpandas# 导入库importpandasaspdimportnumpyasnp 三、创建DataFrame 1. 从字典创建 # 创建一个简单的销售数据data={'商品':['手机','电脑','平板','耳机'],'价格':[5999,8999,3999,999],'销量':[100,50,80,200]}df=pd.DataFrame(data) 2. 从CSV文...
DataFrame是一种数据框结构,相当于是一个矩阵形式,单元格可以存放数值、字符串等。类似于表的一种结构。 DataFrame的创建 #字典 dict_data = { '城市':['北京','上海','广州','深圳','沈阳'], '环比':[101.5,101.2,101.3,102.0,100.1], '同比':[120.7,127.3,119.4,140.9,101.4], '定基':[121.7,127....
row_list = df[df.one == 2].index.tolist()#获得含有该值的行的行号df = df.drop(row_list) 六. DataFrame的修改 修改数据类型 df['one']=pd.DataFrame(df['one'],dtype=np.float) 修改列名(需要写上所有列名,包括需要修改的和不需要修改的): df.columns = ['first','second','all'] 修改列...
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 ...
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、...
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', ...
导入 pandas:import pandas as pd #该行导入 pandas 库并为其提供别名 pd。定义函数：def createDataframe(student_data: List[List[int]]) -> pd.DataFrame: #该行定义了一个名为 createDataframe 的函数，该函数接受 DataFrame student_data 作为参数并返回 DataFrame。使用 pd.DataFrame():pd.DataFrame...