将Excel中的的数据读入数据框架DataFrame后,可以非常方便的进行各种数据处理。对于上一章所提到的学生成绩表,仅用一个语句即可完成总分计算,并填充。print #df.head()的作用是仅显示5行记录。既可以将对满足条件的行和列的数据替换,也可以对整个集合的数据按照条件
使用head()函数显示选中列的前几行(默认是前 5 行): head_data=selected_columns.head()# 显示选中列的前几行print(head_data)# 打印输出结果 1. 2. 状态图 以下是整个操作过程的状态图,展示了数据处理的状态变化: 导入Pandas创建DataFrame选择指定列显示头部信息 序列图 这个序列图展示了每一步的执行顺序: ...
print('选择一列数据方法2:\n',df['课程']) # 2. 选择多列(DataFrame输出单列) # 2.1 选择多列DataFrame print('2.1 选择多列DataFrame:\n',df[['学号2','性别2']]) # 2.2 DataFrame输出单列 print('2.2 DataFrame输出单列:\n',df[['学号2']]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10....
") print(df.shape[1]) (3, 3) *** 3*** 3 查看索引,数据类型和内存信息 df.info<bound method DataFrame.infoof A B C 1 120 140 120 2 71 7789 3 120 130 140> 02 DataFrame的数据选取、修改 importpandas from pandas import DataFramedata01=[[120,140,120],[71,77,89],[120,...
丰富的库和工具是 Python 的一大法宝,NumPy 提供了高效的多维数组和矩阵操作,是大多数机器学习库的基础;Pandas 则提供了 DataFrame 对象,方便进行数据预处理和分析,对于特征工程极其重要;Scikit-learn 作为机器学习领域的黄金标准库,涵盖了监督学习、无监督学习和强化学习的多种算法,包括分类、回归、聚类、降维等,让...
print(movies_df.head()) 运行结果: .head()默认输出DataFrame的前五行,但是我们也可以传递一个数字:例如,movies_df.head(10)将输出前十行。 要查看最后五行,请使用.tail()。.tail()也接受一个数字,在这种情况下,我们打印下面两行: 代码语言:javascript ...
head() 直接使用eval表达式计算为DataFrame添加新的列。 使用DataFrame.query快速查找数据 如果使用DataFrame.eval方法执行比较表达式,返回的是符合条件的布尔结果,你需要使用Mask Indexing来获取想要的数据: mask = df.eval('(A < 0.5) & (B < 0.5)') result1 = df[mask] result1 如果直接使用eval方法过滤数据...
# importing pandas moduleimport pandas as pd# 从csv文件制作数据框data = pd.read_csv("nba.csv")for key, value in data.iteritems():print(key, value)print() 输出: 使用itertuples() 对行进行迭代 为了遍历行,我们应用了一个函数 itertuples(),这个函数为 DataFrame 中的每一行返回一个元组。元组...
Python pandas 模块,Series, DataFrame 学习笔记 官方文档网址: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/dsintro.html#basics-dataframe 我的笔记分享网址: https:
我们使用方括号[]选择Python对象的子集。例如,我们可以species_id从surveys_dfDataFrame按名称命名的列中选择所有数据。有两种方法可以做到这一点: 1 2 3 4 5 6 #提示:使用我们之前看到的.head()方法来缩短输出 #方法1:使用列名选择数据的“子集” surveys_df ['species_id'] ...