importnumpyas np # 准备数据 df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list("abc"),columns=list("WXYZ")) 行索引(index):对应最左边那一竖列 列索引(columns):对应最上面那一横行 .loc[]官方释义: Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array.(通过标签或...
importpandasaspddata=pd.read_csv('Dataset.csv')df=pd.DataFrame(data)print(df.head()) 一个dataframe由索引(index)、字段(columns)、数值(values)三部分组成。 2.1 index index=df.indexprint(index)print(type(index))print(list(index)) 索引(Index): ...
importpandasaspd# 创建一个 DataFramedata={'姓名':['Alice','Bob','Charlie'],'年龄':[24,30,22]}df=pd.DataFrame(data)# 打印初始 DataFrameprint("初始 DataFrame:")print(df)# 方法 1: 添加一个新的列,列值默认为 0df['城市']='未知'# 方法 2: 通过运算添加新列df['年龄加5']=df['年龄'...
import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} # 创建DataFrame并设置索引(行名)和列名 df = pd.DataFrame(data, index=['Row1', 'Row2', 'Row3'], columns=['Column1', 'Column2']) # 打印结果 print(df) 运行以上代码后,将创建一个带有行名和列名的DataFrame,输...
Empty DataFrame Columns: [序号, 学号, 姓名, 年级, 班级, 语文, 数学, 英语, 总分, 名次] Index: [] 可以看出,第一个print()语句输出的结果中满足条件“语文或英语为99分”的有两条记录,替换语句执行以后,df中再没有满足条件“语文或英语为99分”的记录了。
import pandas as pd print("===创建一组DataFrame数据---使用date_range创建时间索引===") date=pd.date_range('20100101',periods=6) df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=date, columns=list('abcd')) print(df.head()) print(df.index)...
Empty DataFrame Columns: [] Index: [] ''' 这将创建一个空的数据框,可以在后续添加数据。 2.从创建列表数据框: importpandasaspd data = [['Alice',25], ['Bob',30], ['Charlie',35]] df = pd.DataFrame(data, columns=['Name','Age']) ...
df= pd.DataFrame(list,columns=["姓名","年龄"])print(df) 结果如下 2.定义DataFrame的方式(使用字典+行标签、列表嵌套字典、Series) importpandas as pd data={"name": ["小勇","小锋"],"age": [28,29], } df= pd.DataFrame(data,index=["a","b"])print(df) ...
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...
import pandas as pd ``` 3. 遍历DataFrame列的基本方法 3.1 使用列名遍历 最简单的方法是通过列名遍历DataFrame的列。可以使用`DataFrame.columns`属性获取所有列名,然后逐个访问列: ```python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1. 2. 3], 'B': [4. 5. 6], 'C': [7...