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
df = pd.DataFrame(data) print(df) print('显示前两行:\n', df[:2]) print('显示2行:\n', df[1:2]) # head从第一行取,默认前五行 print(df.head()) print(df.head(1)) # tail默认最后五行 可以带数字取最后的 print(df.tail()) print(df.tail(1)) # sample随机抽取n行显示 print(df...
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: ...
Dask DataFrame was originally designed to scale Pandas, orchestrating many Pandas DataFrames spread across many CPUs into a cohesive parallel DataFrame. Because cuDF currently implements only a subset of the Pandas API, not all Dask DataFrame operations work with cuDF. 3. 最装逼的办法就是只用pandas...
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 ...
# 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...
import pandas as pd # 创建一个 DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'xiaoguang', 'xiaoliang', 'xiaoming', 'xiaohu', 'xiaolong'], 'Age': [25, 30, 35, 25, 30, 35, 40, 45]} df = pd.DataFrame(data) # 查看前几行数据 print(df.head()) # 默认显示前5行...
2. 创建DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}df = pd.DataFrame(data)3. 数据查看 print(df.head()) # 查看前几行数据 4. 数据筛选 filtered_df = df[df['Age'] > 28]![...
df = pd.DataFrame({"y_test":test_labels, "y_predict":y_predict }) df.head() Out36: In 37: 代码语言:txt AI代码解释 df["result"] = (df["y_test"] == df["y_predict"]) # 判断相等为True 否则为False df.head() Out37:
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: