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...
我们可以使用iloc方法来打印DataFrame的前几行。 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4行数据print(df.iloc[:4]) 1. 2. 3. 4. 5....
df['info'] = df.apply(process_row, axis=1) print(df) ``` 注意事项: - `apply()`方法将一个函数应用于每行(`axis=1`)或每列(`axis=0`)。 - 这种方法适用于需要将结果存储到新的列或DataFrame中的场景。 5. 实际应用中的技巧 5.1 条件判断与处理 在逐行处理时,常常需要根据特定条件进行判断和...
DataFrame对象提供了一个功能强大的 pivot_table() 方法供我们使用。 此外,Pandas还提供了一个顶级的 pandas.pivot_table()函数,二者完成的功能是相同的,其函数原型如下。 pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, colums=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins...
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...
print(all_emp_df.drop_duplicates(['ename', 'job'], inplace=True)) ''' dname dloc dno 10 会计部 北京 40 运维部 深圳 50 研发部 深圳 60 销售部 长沙 None ''' #说明:上面的drop_duplicates方法添加了参数inplace=True,该方法不会返回新的DataFrame对象,而是在原来的DataFrame对象上直接删除 # ...
笔者使用Python进行数据分析时,通过print输出Dataframe中的数据,当Dataframe行数很多时,中间部分显示省略号,如下图所示: 0 项华祥 1 何炅 2 张艺飞 3 李仁港 4 崔龄燕 5 董春泽 6 邓超、俞白眉 7 叶伟信,邹凯光 8 肖洋 ... 57 刘镇伟 58 周拓如 ...
df= pd.DataFrame(a, columns=['one','two','three'])printdf out: one two three 02 1.2 4.2 1 0 10 0.3 2 1 5 0 用numpy的矩阵创建dataframe array = np.random.rand(5,3) df= pd.DataFrame(array,columns=['first','second','third']) ...
Pandas 则是数据处理和分析的得力助手,它提供了灵活的数据结构,如 DataFrame 和 Series,使得数据的读取、清洗、转换和聚合变得易如反掌 。你可以使用 Pandas 轻松地读取 CSV 文件、删除缺失值、创建新列、计算平均值等操作。Matplotlib 和 Seaborn 是 Python 中用于数据可视化的两个常用库,它们可以帮助你将枯燥的...
2. 创建DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}df = pd.DataFrame(data)3. 数据查看 print(df.head()) # 查看前几行数据 4. 数据筛选 filtered_df = df[df['Age'] > 28]![...