import pandas as pd # 创建两个 DataFrame df1 = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] }) df2 = pd.DataFrame({ 'A': [10, 20, 30], 'B': [40, 50, 60] }) print("DataFrame 1:") print(df1) print("\nDataFrame 2:") print(df2) # 将两个 DataFrame 相加 ...
import pandas as pd import numpy as np d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']), 'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]), 'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} df = pd.DataFrame(d) print ("Our data is:") ...
import numpy as np df = pd.DataFrame({'total_bill': [16.99, 10.34, 23.68, 23.68, 24.59], 'tip': [1.01, 1.66, 3.50, 3.31, 3.61], 'sex': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']}) # data type of columns print df.dtypes # indexes print df.index # return pandas.Index...
语法:pd.DataFrame(data=None,index: 'Axes | None' = None,columns: 'Axes | None' = None,dtype: 'Dtype | None' = None,copy: 'bool | None' = None) pd.DataFrame(data={"c1":(1,2,3),"2":(2,3,4)}) # c1 2 0 1 2 1 2 3 2 3 4 字典的key会变成列名,字典的value会变成列,...
print("Data types",df.dtypes) (4)pandas的DataFrame带有一个索引,类似于关系型数据库中数据表的主键(primary key)。对于这个索引,我们既可以手动规定,也可以让pandas自动创建。访问索引时,使用相应的属性即可 print("Index",df.index) (5)有时我们希望遍历DataFrame的基础数据,如果使用pandas的迭代器,遍历列值的...
print(s.dt.day()) DataFrame 是一个二维数据结构,由一个或多个 Series 支持,可以看作是对一系列(例如列表)Series的抽象。在 DataFrame 上可以执行的操作与在 SQL 查询中执行的操作非常相似。您可以进行 GROUP BY、JOIN、PIVOT,还可以定义自定义函数。
The first two rows of the data series: 0 0.720876 1 -0.765898 dtype: float64 The last two rows of the data series: 2 0.479221 3 -0.139547 dtype: float64 二、DataFrame基本功能 下面来看看数据帧(DataFrame)的基本功能有哪些?下表列出了DataFrame基本功能的重要属性或方法。
dropna(axis=0) #删除缺失行 print frame['tz'].dropna(axis=1) #删除缺失列 3.插值法填补缺失值 由于没有数据,这儿插播一个小知识点:创建一个随机的数据框 代码语言:javascript 复制 import pandas as pd import numpy as np #创建一个6*4的数据框,randn函数用于创建随机数 czf_data = pd.DataFrame(np...
使用filter动态过滤行:根据动态条件过滤DataFrame行。 df_filtered=df.filter(regex='pattern') 在多个列上应用函数:使用apply和axis=1在行上应用函数。 df['new_column']=df.apply(lambdarow:row['a']+row['b'],axis=1) 使用concat高效合并DataFrames:在管理索引的同时垂直或水平连接DataFrames。
data1 = pd.DataFrame(raw_data_1) data2 = pd.DataFrame(raw_data_2) data3 = pd.DataFrame(raw_data_3) print("df1:") print(df1) print("\ndf2:") print(df2) print("\ndf3:") print(df3) df1: store_id item_name sales 0 a book 100 1 b rule 10 2 c glue 30 3 d tape 4 4...