with pd.option_context('expand_frame_repr', False, 'display.max_rows', None): print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 其他有用的显示选项 您可以调整更多显示选项,并更改Pandas DataFrames的显示方式。 display.max_colwidth:这是显示列名的最大字
frame = pd.DataFrame(data, columns = ['year', 'city', 'population', 'debt']) print(frame, '\n') frame['panduan'] = frame.city.apply(lambda x: 1 if 'ing' in x else 0) print(frame) def function(a, b): #return str(int(b)) #return str(int(a)+int(b)) #return str(int...
11,12,13]}) print(df1) ‘’‘ c1 c2 c3 0 1 5 10 1 2 6 11 2 3 7 12 3 4 8 13 ’‘’ print(df1 == 2) #df1的每个元素是否等于2 ‘’‘ c1 c2 c3 0 False False False 1 True False False 2 False False False 3 False False False ’‘’ print(df1%2 == 0) #与计算联合...
将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。
print(frame[frame['薪酬']>=10000]) 9.png 是不是特别的方便呢?感觉就像是在数据库中操作,而且比sql语句更加简洁。所以用python处理小型数据量的工程,其实用excel的csv格式进行存储,增删改查是比数据库要方便,轻量级且简单的。 以上,是DataFrame最简单的应用,看完博客后读者可以自行发挥想象,组合出不同的使用方...
print("增加一列score:") print(df_student) #向dataframe中插入一行 df_student.loc[4] = ["LiLei","M",25,100] print("某位置增加一行:") print(df_student) #最前面插入一行 df_student.loc[-1] = ["Jim","M",26,99] df_student.index = df_student.index + 1 # shifting index ...
itertuples(): print(row) # row:<class 'pandas.core.frame.Pandas'> print(getattr(row, '姓名'), getattr(row, '年龄')) # 输出每一行‘姓名’‘年龄’两列的值 运行结果: Pandas(Index='a', 姓名='赵一', 年龄='23', 性别='男') 赵一 23Pandas(Index='b', 姓名='钱二', 年龄='27',...
frame=pd.DataFrame(data,index=dates,columns=col)print(frame) frame['code']=['a','b','c','d','e','f','g'] frame['day']=frame.index.day#将行索引的日期拆成一列加入到dataframe中 frame['day'].value_counts() Top~~ 5、一些常用的函数 ...
core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a, "b" : b}#将列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#将字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8 第二种...