importpandasaspd# 引入 pandas 库# 创建 DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'City':['New York','Los Angeles','Chicago']}df=pd.DataFrame(data)# 创建 DataFrame# 获取列名并转为列表columns_list=df.columns.tolist()# 获取列名并转为列表# 输出列名列表print(...
print(df[(df.语文==99) |(df.英语==99)]) 运行结果为: 序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次 28 29 090802 丁能通 09 NaN 119 120 99 338 NaN 29 30 090203 沈丹妮 09 NaN 109 108 99 316 NaN Empty DataFrame Columns: [序号, 学号, 姓名, 年级, 班级, 语文, 数学, 英语, ...
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...
import pandas as pd df = pd.DataFrame() print(df) ‘’’ Empty DataFrame Columns: [] Index: [] ’‘’ 通过list创建DataFrame 可以通过list创建一个简单的只有一列的DataFrame,如: import pandas as pd df = pd.DataFrame([1,2,3,4,5,6]) print(df) ‘’’ 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5...
pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, colums=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', oberved=False) 参数 其中有很多参数: data、index、values、columns 和 aggfunc尤为重要. 参数作用理解 data 数据源,分析的DataFrame对象。 如果这个函数是...
新列使用 DataFrame.map(以前称为 applymap)高效动态创建新列 In [53]: df = pd.DataFrame({"AAA": [1, 2, 1, 3], "BBB": [1...DataFrame 返回标量的滚动应用滚动应用于多列,其中函数返回标量(成交量加权平均价格) In [168]...
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']) ...
二、创建DataFrame 1.1函数创建 pandas常与numpy库一起使用,所以通常会一起引用 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 importpandas as pd importnumpy as np df1=pd.DataFrame(np.random.randn(3,3), index=list('abc'), columns=list('ABC')) print(df1) ...
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...
pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', sparse=False, floats=None, margins_公差=None)参数解释：data: 要创建透视表的 DataFrame。values: 要聚合的列名。index: 透视表的行标签。columns: ...