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,
请注意,当数据帧为空时,df.count不会返回int(例如pd.dataframe(columns=["blue","red")。count不是0) 操作列表以及推荐的方法和每个方法的详细描述可以在这个答案中找到。 您可以使用.shape属性或仅使用len(DataFrame.index)属性。但是,有显著的性能差异(len(DataFrame.index)是最快的): 28In [1]: import nu...
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...
1.直接通过字典创建DataFrame 一般创建的方式就是通过字典,因为毕竟键值对的方式是最符合DataFrame的特点的。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data={'name':['张三','李四','王五'],'city':['Beijing','Shanghai','Guangzhou'],'year':[2001,2005,2003]}df=pd.DataFrame(data)print(d...
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...
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) ...
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']) ...
columns在python中的含义 columns在python中的含义 Python里的columns通常出现在两个关键场景：当你在处理数据集表格的时候要精准控制字段参数，亦或用关系型数据库时想对字段定义做点手脚。下面分几个典型应用展开讲解——跟数据处理包pandas捆绑使用时，"columns"专指表格的结构化字段索引。DataFrame结构的顶级属性....
intf_df = pd.DataFrame(raw_data) print(intf_df) ''' Dataframe从打印的结果可以看到 是一种二维矩阵的数据,非常符合我们的使用习惯 name desc 0 Eth1/1 netdevops1 1 Eth1/2 netdevops2 ''' intf_df.to_excel('as01_info.xlsx', sheet_name='interfaces', index=False, columns=['name','desc...