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DataFrame数据集合;ignore_...
这是创建一个DataFrame对象的基本语句:接受字典类型的数据;字典中的Key (e.g. Animals, Owners) 对应 DataFrame中的Columns,它的 Value 也相当于数据库表中的每一行数据。data = { 'Animals':['Dog','Bear','Tiger','Moose','Giraffe','Hippopotamus','Mouse'], 'Owners':['Chris','Kevyn','Bob','Vi...
最后,我们可以输出这份列表,确认我们的操作是否成功。 print(columns_list)# 输出列名列表 1. 全部代码合并示例 通过上述步骤,我们总结上面的代码如下: importpandasaspd# 引入 pandas 库# 创建 DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'City':['New York','Los Angeles','C...
2)将DataFrame的数据写入Excel。 [root@localhost pandas]# cat test1.py import pandas as pd # 创建一个 DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) print(df) # 使用 ExcelWriter 将多个 DataFrame 写入不同的 Sheet with pd....
df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2...
8:'orange'} print(pd.DataFrame(list(fruit_dict.items()), columns=['Quantity', 'FruitNam...
二、DataFrame的参数 DataFrame在构造时主要接受数据和列标签等参数。此外，还可以指定索引、数据类型等。具体参数根据构造方式的不同而有所差异，建议查阅官方文档获取详细信息。三、DataFrame的属性 shape：返回DataFrame的形状。dtypes：返回每列的数据类型。index：返回行索引。columns：返回列标签。values：...
SQL语句2 cursor1.execute(sql2) # 执行SQL语句2 read2=list(cursor1.fetchall()) # 读取结果2并转换为list后赋给变量 # 将读取结果转为pd.DataFrame格式,并设定columns,指定某列为index ls2=[] for i in read2: ls2.append(list(i)[0]) df1=pd.DataFrame(read1,columns=ls2).set_index('列名称'...
This means that compared to the legacy SpatialDataFrame class, geometry columns are now unique instead of being just of type object. We can get information about each axis label (aka, index) with the axes property on the spatial dataframe. print("{:<15}{}\n\n{}{}".format("Row axis:...
to_spark_dataframe 将数据集中的所有记录加载到 Spark 数据帧。 Python 复制 to_spark_dataframe() 返回 展开表 类型说明 DataFrame 返回Spark 数据帧。 with_timestamp_columns 为数据集定义时间戳列。 Python 复制 with_timestamp_columns(timestamp=None, partition_timestamp=None, validate=False, **kw...