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。 21.6记录合并 函数concat()的格式如下: concat([dataFrame1,dataFrame2,......],ignore_index=True) 其中,dataFrame1等表示要合并的
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...
现在,如果您的DataFrame包含的行数超过一定数目,那么将仅显示一些记录(来自df的头部和尾部): import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( np.random.randint(0, 5, size=(100, 4)), columns=[f'column{i}' for i in range(0, 4)] ) print(df) # column0 column1 column2 column...
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...
# 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...
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]) ...
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,}] ...
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...
对于DataFrame 对象,我们只是简单将其打印出来,这一篇我们来学习围绕 DataFrame 的基本操作(添加行、列,删除行、列,排序等),除了 DataFrame,也会介绍另外一个重要的 pandas 数据结构:Series。 首先介绍 pandas 中的三个最常见的概念:index、Series 和 DataFrame。
print(type(d)) one two a 1.0 1.0 b 2.0 2.0 c 3.0 3.0 d NaN 4.0 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 2. 读取csv文件为dataframe 首先创建一个csv file,内容如下: a=pd.read_csv('data.csv') print(a) print(type(a)) ticker secShortName tradeDate closePrice ...