print(df.iloc[0:3])# 打印第1行到第3行print(df.iloc[-2:])# 打印最后2行 1. 2. 4. 状态图 以下是使用Pandas打印DataFrame指定行数的状态图: headtaililoc 5. 关系图 以下是Pandas中DataFrame、head()、tail()和iloc方法之间的关系图: DFintrows行数stringdata数据headintn行数tailintn行数ilocints...
df = pd.DataFrame(set1, columns=["date1", "values"]) 1. 2. 3. 4. 5. 上述表格中的日期类型是“str", 是不能直接进行计算的,需要进行类型的转换。 3.2 日期类型的转换 #3.2 将数据表中的日期从"str"转换为日期类型 df["date1"] = df["date1"].map(lambda x: datetime.strptime(x, "%Y....
df = pd.DataFrame(data) a = df['Name'] # 获取 'Name' 列的数据 b = df.loc[0] # 获取第一行的数据 print(a) print(b) # 运行结果 ''' 0 Alice 1 Bob 2 Charlie Name: Name, dtype: object Name Alice Age 25 Name: 0, dtype: object ''' 5.*数据操作:* import pandas as pd dat...
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...
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 ...
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]) ...
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...
DataFrame(data, columns=['姓名', '年龄', '性别'], index=['a', 'b', 'c']) print(df) 运行结果: 姓名 年龄 性别a 张三 23 男 b 李四 27 女c 王二 26 女 情况2:由元组tuple组成的列表 import pandas as pd data = [('张三', 23, '男'), ('李四', 27, '女'), ('王二', 26,...
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,...
Series的长度可以不一致,此时Dataframe中的值为NaN值 data1={'one': pd.Series(np.random.rand(2)), 'two': pd.Series(np.random.rand(3))} # 没有设置index的Series print(data1) print('- - - - - -') data2={'one': pd.Series(np.random.rand(2),index=['a','b']), 'two': pd....