print("Data type of num_int:",type(num_int)) print("Data type of num_str:",type(num_str)) print(num_int+num_str) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 以上实例输出结果为: num_int 数据类型为: <class 'int'> num_str 数据类型为: <class 'str'> Traceback (most recent call last): File...
print(str1.find('or')) # 8 print(str1.find('shit')) # -1 #与find类似但找不到子串时会引发异常 # print(str1.index('or')) # print(str1.index('shit')) # 检查字符串是否以指定的字符串开头 print(str1.startswith('He')) # False print(str1.startswith('hel')) # True # 检查字...
print "Shape:",df.shape #大小 print "Length:",len(df) #长度 [/code] 结果: ```code Shape: (202, 358) Length: 202 [/code] c):得到列标题及类型数据 代码: ```code print "Column Headers",df.columns #得到每列的标题 print "Data type",df.dtypes #得到...
df是DataFrame的缩写，这里表示读取进来的数据，比如，最简单的一个实例：import pandas as pddf = pd.read_excel(r'C:\Users\Shan\Desktop\x.xlsx')print(df.head())df.head()会将excel表格中的第一行看作列名，并默认输出之后的五行，在head后面的括号里面直接写你想要输出的行数也行，比如2...
# 判断是否存在缺失值 print(data.info(),'\n') data2=data.dropna(axis=0) 异常值处理 包含剔除法、视为缺失值、平均值修正法等。 data=np.array(data) # 计算上下四分位数 q1=np.quantile(data,q=0.25) q3=np.quantile(data,q=0.75) # 异常值判断标准,1.5倍的四分位差 计算上下须对应的值 low_...
df=px.data.tips()fig=px.bar(df,x="sex",y="total_bill",color='time')fig.show() Seaborn code 代码语言:javascript 复制 importpandasimportmatplotlib.pylabaspltimportseabornassns plt.rcParams["figure.figsize"]=[12,6]plt.rcParams["figure.autolayout"]=True ...
# Genre的类型是列表 print(df["Genre"][0]) print(type(df["Genre"][0])) ['Animation', "Children's", 'Comedy'] <class 'list'> In [9]: 代码语言:javascript 复制 df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3883 entries, 0 to 3882 Data columns (total 4 columns):...
示例数据(可替换为实际数据)url='https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/titanic.csv'df=pd.read_csv(url)print(f"数据维度:{df.shape}")print("\n前5行数据:")print(df.head())print("\n数据摘要:")print(df.info())print("\n描述统计:")print(df.describe(include='all...
df = pd.DataFrame(data) print(df) 输出结果: nameage salary 0Alice2370000 1Bob3580000 2Charlie45120000 这里,我们创建了一个包含3列(name、age和salary)的DataFrame,且行索引默认从0开始。 常见数据处理操作 Pandas提供了丰富的功能来处理数据。以下是一些最常用的操作: ...
print("Data Info:") print(df.info()) # 数值列统计信息 print("\nData Statistics:") print(df.describe()) 4. 检查缺失值 缺失值的处理是数据清洗的重要环节,尤其在机器学习中,缺失值可能影响模型的性能。 语法 df.isnull().sum() # 按列统计缺失值 ...