print(df[['姓名','城市']])# 使用双重方括号选取指定字段 1. 使用df[['姓名', '城市']]来选择需要打印的字段,而print()函数将其输出到控制台。 完整代码示例 将上述步骤整合后的完整代码如下: # 1. 安装Pandas库# pip install pandas# 2. 导入Pandas库importpandasaspd# 导入Pandas库# 3. 创建DataFra...
10.dataframe.plot()画图点的透明度 11. dataframe.plot()按两列画图,并设置圆点的大小和颜色 .r_和np.c_连接数组 13.super(类,self)的用法 14.np.all用法 15.对字典按value排序 16.numpy.atleast_1d(*arys) 17.np.cumsum 18. python2 : round(0.5)=1.0,python 3:round(0.5)=0 19.reshape的排列...
向DataFrame中添加数据: 在创建DataFrame之后,可以直接在创建时添加数据,也可以在创建后通过行追加等方式添加数据。这里以创建时添加数据为例。 输出DataFrame的内容到控制台: 有多种方法可以输出DataFrame的内容到控制台: 使用print()函数: 直接使用Python内置的print()函数,pandas会自动以美观的表格形式展示DataFrame...
1.查看DataFrame前xx行或后xx行 a=DataFrame(data); a.head(6)表示显示前6行数据,若head()中不带参数则会显示全部数据。 a.tail(6)表示显示后6行数据,若tail()中不带参数则也会显示全部数据。 2.查看DataFrame的index,columns以及values a.index ; a.columns ; a.values 即可 3.describe()函数对于数据...
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) data= [{"name":"小勇","age":28,},{"name":"小民","age":30,}] ...
要打印DataFrame中的指定列,我们可以使用以下两种方法: 方法一:使用列名 ```python #打印指定列 print(df['Name']) ``` 在这个示例中,我们使用列名`'Name'`作为索引来打印DataFrame中的姓名列。 方法二:使用列索引 ```python #打印指定列 print(df.iloc[:,1]) ...
# DataFrame 通过 loc 函数可以查看行索引对应的值# 取出行索引为 1 的行，存储在 ser_1 变量中ser_1 = df_rating.loc[1]# 打印 ser1 这个 Seriesprint(df_rating.loc[1])# 分割一下，方便查看print("---分割一下---")# 查看数据的类型print(type(df_rating.loc[1]))输出为：可以看到，我们拿到...
print(df.Gender.value_counts()) >>> Gender M 1303 F 499 Name: count, dtype: int64 作用 value_counts()是一种查看DataFrame中某列有多少个不同类别(不限于两个类别)的快捷方法,并可计算出每个不同类别在该列中有多少次重复出现,实际上就是分类计数。 value_counts()还支持计数大小的排序,这时需要启用...
1. 创建DataFrame：要使用DataFrame，首先需要导入Pandas库。可以通过以下方法创建一个简单的DataFrame：pythonCopy codeimport pandas as pddata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 22], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}df = pd.DataFrame(data)pr...
print(df.head(3))# 打印前3行print(df.tail(2))# 打印后2行 1. 2. 3.2 使用切片 除了使用head()和tail()方法,我们还可以使用切片来获取DataFrame的指定行数。以下是如何使用切片的示例: print(df.iloc[0:3])# 打印第1行到第3行print(df.iloc[-2:])# 打印最后2行 ...