print(df.loc[:,df.isnull().all()]) # 输出全为空值的列 1. 2. 3. 在构造的表格中,结果如下。Age和Job两列存在空值。因为不存在全为空的列,所以输出empty dataframe。 1.2 关于行(index) 用df.isnull().T将表格进行转置就可以得到类似的空值查询,这里就不再赘述。 # df是表格名 print(df.isnull...
# 遍历DataFrame的每一行 for index, row in df.iterrows(): print(f'Row index: {index}') print(f'Row data: {row}') print() # 打印一个空行以分隔不同的行数据 这段代码将输出DataFrame中每一行的索引和数据。输出示例如下: text Row index: 0 Row data: A 1 B 4 C 7 Name: 0, dtype:...
1、 df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111’,’B’:’121’},{‘A’:’1111’,’B’:’1211’}])print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values…
1. pivot 一般状态下,数据在DataFrame会以压缩(stacked)状态存放,例如上面的Gender,两个类别被叠在一列中,pivot函数可将某一列作为新的cols: >>> df.pivot(index='ID',columns='Gender',values='Height').head() Gender F M ID 1101 NaN 173.0 1102 192.0 NaN 1103 NaN 186.0 1104 167.0 NaN 1105 159.0...
依次遍历DataFrame(Excel文件)每一条记录(行) 实现代码: #在pandas中遍历DataFrame行import pandas as pdinp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]df = pd.DataFrame(inp)print(df)for row in df.itertuples(): print(row) print(getattr(row, "Index"),get...
itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows...
2、 返回列数: df.shape[1] 返回行数: df.shape[0] 或者: len(df) 示例: import pandasas pd df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[1,2,3]}) print df print"row,col,row" print df.shape[0],df.shape[1],len(df)
print(df.info()) # 显示列名、非空值数量、数据类型等信息 5.选择列：column = df['Name'] # 选择 'Name' 列 6.选择行：row = df.loc[0] # 选择第一行 7.过滤行：filtered_df = df[df['Age'] > 28] # 选择年龄大于28的行 8.对 DataFrame 进行排序：sorted_df = df.sort_values(by='...
df['info'] = df.apply(process_row, axis=1) print(df) ``` 注意事项: - `apply()`方法将一个函数应用于每行(`axis=1`)或每列(`axis=0`)。 - 这种方法适用于需要将结果存储到新的列或DataFrame中的场景。 5. 实际应用中的技巧 5.1 条件判断与处理 ...