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...
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]) ``` 在这个示例中,我们使用列索引`1`(从0开始计数)来打印DataFrame中的第二列(年龄列)。 注意...
df= pd.DataFrame(data,index=["a","b","c"])print(df)print("---")#行列转换print(df.T)print("---")#获取轴上的字段名print(df.axes)print("---")#获取数据类型print(df.dtypes)print("---")#清空print(df.empty)print("---") 结果如下 7.获取矩阵形状(shape)、矩阵元素数量(size)、...
# 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...
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 ...
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...
19.3 DataFrame的基本操作1、访问方式（1）获取行print(df[1:2]) # 获取第1行的值输出结果：姓名 性别 年龄1 李四 女 19print(df[1:3]) #获取第1行到第2行的值输出结果：姓名 性别 年龄1 李四 女 192 王五 男 17（2）获取列print(df['姓名']) #获取“姓名”列的值...
importpandasaspd# 创建一个示例DataFramedata={'Name':['John','Emma','Peter','Lisa','Oliver'],'Age':[25,28,21,32,35],'Gender':['M','F','M','F','M']}df=pd.DataFrame(data)# 打印前3行数据print(df[:3]) 1. 2. 3.