1.2 pd.DataFrame 可以使用pd.DataFrame重新构建一个新的dataframe c1 = ['a', 'b', 'c', 'd'] c2 = [1, 2, 3, 4] c3 = ['0.1', '0.3', '0.5', '0.7'] data = pd.DataFrame({'c1': c1, 'c2': c2, 'c3': c3}) newdata = pd.DataFrame(data, columns=['c1', 'c2']) print...
Pandas利用Numba在DataFrame的列上进行并行化计算,这种性能优势仅适用于具有大量列的DataFrame。 In [1]: import numba In [2]: numba.set_num_threads(1) In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10_000, 100)) In [4]: roll = df.rolling(100) # 默认使用单Cpu进行计算 In [5]: %timeit r...
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...
新列使用 DataFrame.map(以前称为 applymap)高效动态创建新列 In [53]: df = pd.DataFrame({"AAA": [1, 2, 1, 3], "BBB": [1...DataFrame 返回标量的滚动应用滚动应用于多列,其中函数返回标量(成交量加权平均价格) In [168]...
我的DataFrame看起来像这样: 10 True 10 8 12 True 11 22 9 12 浏览7提问于2018-01-30得票数 0 1回答 将时间和if函数与条件更改一起使用 、 我试图使用python来进行一种只在满足某一条件的时间内才能进行sum the values in a column的计算。但是,当条件满足(runstat == 0 and oil >1)时,应该开始...
使用DataFrame类时可以调用其shape, info, index, column,values等方法返回其对应的属性。调用DataFrame对象的info方法,可以获得其信息概述,包括行索引,列索引,非空数据个数和数据类型信息。调用df对象的index、columns、values属性,可以返回当前df对象的行索引,列索引和数组元素。因为DataFrame类存在索引,所以可以直接通过...
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...
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.tail([n])返回最后n行 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 ...
4.1 DataFrame之间的运算 df1=df.copy()#创建df的一个副本 df1.loc['jay']=[99,88]#给df1添加一行df1 df1['AAA']=[1,2,3,4]#给df1添加一列df1 df+df1 下面是Python 操作符与pandas操作函数的对应表: 5、DataFrame的去重 df.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) ...