# 方法一>>> c = ws['A4']# 方法二:row 行;column 列>>> d = ws.cell(row=4, column=2, value=10)# 方法三:只要访问就创建>>> for i in range(1,101): ... for j in range(1,101): ... ws.cell(row=i, column=j) (2)多个单元格访问 # 通过切片>>> cell_range = ws['A1'...
而对DataFrame使用apply()功能,是将DataFrame中的每一个Series作为传入参数放入apply中的函数中,返回Series。 注意:前面我们讲到,DataFrame中的row和columns实际上只是名字不同而已,在DataFrame中的格式和地位都是一样的,所以DataFrame可以传入每一行的Series(对列进行apply,利用apply()功能中的参数axis=1...
#像 cumsum 和 cumprod 等方法回忽略NA值,但是会在返回的结果数组中回显示缺失的值。 # 在GroupBy中NA值会被直接忽略,这点同R相同 df3['one'].sum() df3.mean(1) df3.cumsum() df3.groupby('one').mean() # 清理填补缺失值 fillna df2 df2.fillna(0) df2['four'].fillna('missing') # 向前...
如果您已经在使用数据分析包,则最简单的方法 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder lab = LabelEncoder() # Encode whole column using Label Encoder: df['encoded_A'] = lab.fit_transform(df['Column A']) #It normally starts from 0, so add 1 to new column df['encoded_A'] = df['enc...
Parameters: axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 0 or ‘index’ for row-wise, 1 or ‘columns’ for column-wise level : int or level name, default None If the axis is a MultiIndex (hierarchical), count along a particular level, collapsing into a DataFrame numeric_...
self.dataframe=self.dataframe.drop_duplicates()returnself.dataframe defhandle_outliers(self,column,lower_bound,upper_bound):""" 删除异常值:param column:处理的列名:param lower_bound:最低阈值:param upper_bound:最高阈值""" self.dataframe=self.dataframe[(self.dataframe[column]>=lower_bound)&(self....
数据可以从player_statsDataFrame汇总: # Find players who took at least 1 three-point shot during the seasonthree_takers = player_stats[player_stats['play3PA'] > 0]# Clean up the player names, placing them in a single columnthree_takers['name'] = [f'{p["playFNm"]} {p["playLNm"]...
DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level])Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame. DataFrame.isin(values)是否包含数据框中的元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …])条件筛选 DataFrame.mask(cond[, other, inplace, axis, …])Return an object of...
df.sum() 列出每列的元素和 df.std() 列出每列的标准差 df.var() 列出每列的方差 df.head(n) 列出前h行 df.tail(n) 列出后n行 df.replace(to_replace,value) 使用value替换to_repalace的元素,生成一个同形状的新DataFrame df.sort_value(by) 按by指定的列进行排序,可以指定多列 df1 = pd.DataFrame...
df2[column] 筛选之后是一个Series,在这个数据上做修改会影响到原数据。 df2[[column]] 这个属于花式索引,两层中括号,筛选之后赋值给变量是一个DataFrame,它有自己的原数据,因为做任何修改不会影响到原数据。 3.2 删除 df.drop() 通过指定label或者index,还有轴方向axis来控制删除的范围和方向。 df2.drop( labe...