print(type(keys)) print(list(keys)) #将所有的key组成的视图转成列表 #获取所有的value values=scores.values() print(values) print(type(values)) print(list(values))#将所有的value组成的视图转成列表 #获取所拥有的key-value对 items=scores.items
注意:在python3.0中将iteritems私有化了,变成了__iter__(),不知何故,难道这个功能太蛋疼,被抛弃了? 13.keys和iterkeys d={'name':'verter','age':20} =>for k in x.keys(): print(k) =>'name' =>'age' 同理:iterkeys返回迭代器,并且也被python3.0抛弃了,不再提供此方法了。 14.pop:返回对应键...
a、添加DataFrame表 b、添加Series序列 1、pd.merge(left, right, how='inner') left:指定需要连接的主表 right:指定需要连接的辅表 on: 用于连接的列名 how:指定连接方式,默认为inner内连,还有其他选项,如左连left、右连right和外连outer 根据指定列进行连接: import pandas as pd list1 = [['赵一', 23...
问Python3:使用dataframe字典时的KeyError 0ENpython的常见字典用｛｝花括号来表示 dict1 = {key1 : ...
print(df) df.groupby('key') key data1 data2 0 A 0 5 1 B 1 0 2 C 2 3 3 A 3 3 4 B 4 7 5 C 5 9 Out[15]: <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x000001D9BC42A860> (1)聚合aggregate 应用函数后会对DataFrameGroupBy对象展开计算。
result=pd.concat(a1,axis=1,keys=['1','2']) 2.Append 将一行或多行数据连接到一个DataFrame上 a.append(a[2:],ignore_index=True) 表示将a中的第三行以后的数据全部添加到a中,若不指定ignore_index参数,则会把添加的数据的index保留下来,若ignore_index=Ture则会对所有的行重新自动建立索引。
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]...
result=pd.concat(a1,axis=1,keys=['1','2']) 2.Append 将一行或多行数据连接到一个DataFrame上 a.append(a[2:],ignore_index=True) 表示将a中的第三行以后的数据全部添加到a中,若不指定ignore_index参数,则会把添加的数据的index保留下来,若ignore_index=Ture则会对所有的行重新自动建立索引。
2.5DataFrame常用操作 2.5.1 DataFrame拼接 我们可以使用concat()将两个DF数据拼接,如下所示 pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verify_integrity=False,sort=None,copy=True)
首先定义一个字典,其中'keys'是旧值,'values'是新值。 level_map = {1: ‘high’, 2: ‘medium’, 3: ‘low’} df[‘c_level’] = df[‘c’].map(level_map) 举几个例子:True,False为1,0(用于建模); 定义水平; 用户定义的词法编码。 apply or not apply? 如果我们想创建一个新的列,并将...