toDF(colnames:String*)将参数中的几个字段返回一个新的dataframe类型的, unpersist() 返回dataframe.this.type 类型,去除模式中的数据 unpersist(blocking:Boolean)返回dataframe.this.type类型 true 和unpersist是一样的作用false 是去除RDD 集成查询: agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(...
from pandas import DataFrame,Series #创建df:使用的默认的索引 df1 = DataFrame(data=[[1,2,3],[4,5,6]]) #通过numpy随机生成的数据填充df df2 = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(5,6))) #自定义索引 df3 = DataFrame(data=[[1,2,3],[4,5,6]],index=['a','b'],columns=...
SQL语句2 cursor1.execute(sql2) # 执行SQL语句2 read2=list(cursor1.fetchall()) # 读取结果2并转换为list后赋给变量 # 将读取结果转为pd.DataFrame格式,并设定columns,指定某列为index ls2=[] for i in read2: ls2.append(list(i)[0]) df1=pd.DataFrame(read1,columns=ls2).set_index('列名称'...
DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象,既有行索引,又有列索引: 行索引,表明不同行,横向索引,叫index,0轴,axis=0 列索引,表名不同列,纵向索引,叫columns,1轴,axis=1 1、DataFrame的创建 # 导入pandas import pandas as pd pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) 参数: index...
如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
floordiv(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的整数除法,逐元素执行(二进制运算符floordiv)。 from_dict(data[, orient, dtype, columns]) 从类似数组或字典的字典构造DataFrame。 from_records(data[, index, exclude, ...]) 将结构化或记录ndarray转换为DataFrame。 ge(other[, axis,...
在Python中,要在DataFrame的"other"列条件下获取DataFrame中"column"列的唯一值,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 unique_values = df[df['other'] == '条件']['column'].unique() 这行代码的含义是,首先通过条件筛选出满足"other"列为特定条件的行,然后再从这些行中提取"column"列的唯一...
很多时候,我们用Python处理数据,需要连接到Mysql、Postgresql等数据库,获取表数据,再构建pandas的DataFrame进行进一步处理。但是查询数据库结果集是没有表字段名称的,我们希望构建的DataFrame的列名和表字段一样。 直接上代码 这里以Postgresql数据库为例,Mysql数据库差不多,其他的自行改造。
从SQL数据库查询结果创建DataFrame: import pandas as pd import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') query = 'SELECT * FROM table_name' df = pd.read_sql(query, conn) 复制代码 这些方法只是创建DataFrame的一些例子,根据具体的数据源和需求,可能有更多的方法来创建DataFrame。 0 赞 0 踩...
DataFrame.get_ftype_counts() Return the counts of ftypes in this object. DataFrame.select_dtypes([include, exclude]) 根据数据类型选取子数据框 DataFrame.values Numpy的展示方式 DataFrame.axes 返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim 返回数据框的纬度 ...