在Python中,我们则使用columns和index属性来提取,如下: # Extracting column namesprint df.columns# OUTPUTIndex([u"Abra", u"Apayao", u"Benguet", u"Ifugao", u"Kalinga"], dtype="object")# Extracting row names or the indexprint df.index# OUTPUTInt64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8...
AI代码解释 plt.bar(gender_count.index,gender_count.values)plt.xlabel('Gender')plt.ylabel('Number of Students')plt.title('Gender Distribution')plt.show() 同样地,我们还可以使用其他类型的图表来展示数据,如折线图、散点图等。 在实际的数据分析过程中,我们可能需要对数据进行清洗、转换和预处理,以满足...
In [1]: import numba In [2]: def double_every_value_nonumba(x): return x * 2 In [3]: @numba.vectorize def double_every_value_withnumba(x): return x * 2 # 不带numba的自定义函数: 797 us In [4]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) ...
df=pd.DataFrame(data=[['a',1],['a',2],['a',3],['b',1],['b',2],['a',1],['a',2]],columns=['label','num'])df.drop_duplicates(inplace=True)# df=df.drop_duplicates(inplace=False)print(df) 运行结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 label num0a11a22...
wine.columns = wine.columns.str.replace(' ', '_') print(wine.head()) # 显示所有变量的描述性统计量 print(wine.describe()) # 找出唯一值 print(sorted(wine.quality.unique())) # 计算值的频率 print(wine.quality.value_counts()) 1. ...
df.describe().round(0)4. 数据筛选 拿到一组数据，并不是所有的数据都能符合自己的数据分析需要，...
df.describe()结果如下:使用info命令,我们将看到每列包含的数据类型。我们可以发现一列的情况,当使用head命令查看时,该列似乎是数字的,但是如果我们查看后续数据,则字符串格式的值将被编码为字符串。 df.info()结果如下:通常情况下,pandas都会限制其显示的行数和列数。这可能让很多程序员感到困扰,因为大家都希望...
wine = pd.read_csv(f, sep=',', header=0)#将标题行中的空格替换成下划线wine.columns = wine.columns.str.replace('','_')#使用head函数检查一下标题行和前五行数据print('查看前五行数据:\n',wine.head())#显示所有变量的描述性统计量,这些统计量包括:总数、均值、标准差、最小值、第25个百分位数...
columns combine combine_first compare convert_dtypes copy corr corrwith count cov cummax cummin cumprod cumsum describe diff div divide dot drop drop_duplicates droplevel dropna dtypes duplicated empty eq equals eval ewm expanding explode ffill fillna filter first first_valid_index flags floordiv from_...
# print(data1.columns) # 查看索引名 # print(data1.index) # 查看每列的数据类型 # print(data1.info()) # 查看统计特征 # print(data1.describe()) ''' count:非空值的数目 mean:数值型数据的均值 std:数值型数据的标准差 min:数值型数据的最小值 ...