1、使用DataFrame.index = [newName],DataFrame.columns = [newName],这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level = None ) 参数介绍: mapper,index,columns:可以任选其一使用,可以是将...
value_counts()函数的参数还有 : ascending,当ascending=True时升序排列,当ascending=False时升序排列(此时该参数可省缺); normalize,当normalize=True时,显示的不再是各值出现的次数,而是占比。 将上例中的语句print(df['语文'].value_counts())改为: print(df['语文'].value_counts(ascending=True,normalize=...
DataFrame()函数的参数index的值相当于行索引,若不手动赋值,将默认从0开始分配。columns的值相当于列索引,若不手动赋值,也将默认从0开始分配。 二维数组创建(常用) importpandas aspd import numpy asnp s=np.random.randint(1,100,size= (3,2)) df =pd.DataFrame(s,index=['a','b','c'],columns= [...
可对结果再次进行排序(uniques.sort()) 2)value_counts函数,用于计算一个Series中各值出现的频率: Ps:为了便于查看,结果Series是按值频率降序排列的。 values_counts还是一个顶级pandas方法,可用于任何数组或序列: 3)isin用于判断矢量化集合的成员资格,可用于过滤Series中或DataFrame中数据的子集: 4)Index.get_indexe...
series.value_counts():统计每个分组中有多少数据。 # 自行分组 qcut = pd.qcut(p_change, 10) # 计算分到每个组数据个数 qcut.value_counts() # 运行结果: (5.27, 10.03] 65 (0.26, 0.94] 65 (-0.462, 0.26] 65 (-10.030999999999999, -4.836] 65 (2.938, 5.27] 64 (1.738, 2.938] 64 (-1.352...
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳,然后对这些数据进行统计分析,以便于更好地了解数据的特点和规律。 在当今这个大数据的时代,数据分析已经成为了我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。Python作为一种高效、简洁且易于学习的编程语言,在数据分析领域展现出了强大的实力。本文将介绍...
value_counts() 函数能够统计 Series 或数组中数据值的数量 In [118]: data = np.random.randint(0, 7, size=50) In [119]: data Out[119]: array([6, 6, 2, 3, 5, 3, 2, 5, 4, 5, 4, 3, 4, 5, 0, 2, 0, 4, 2, 0, 3, 2, 2, 5, 6, 5, 3, 4, 6, 4, 3, 5,...
print(df.数学.value_counts()) #统计每个分数的人数 print(df['数学']) print(df.数学) # 只想获取数学成绩 print(df[['数学','语文']].head()) #想获取多列,此时是个表格,可以用head函数 new = df[['数学','语文']].head() print(new*2) #可以进行乘法操作 ...
利用value_counts图形化显示Series或者DF中各值的出现频率。 比如df.value_counts().plot(kind='bar') Python可视化的基础语法就到这里,其他图形的绘制方法大同小异。 重点是遵循三个步骤的思路来进行思考、选择、应用。多多练习可以更加熟练 如需加入SCI、CSCD论文、课题...
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,所以可以直接通过索引访问DataFrame里的数据。