python pandas笔记

最新推荐文章于 2025-04-07 17:29:45 发布

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这篇笔记涵盖了Python Pandas库的一些关键操作，包括DataFrame的创建、应用函数、重命名列、修改特定行和列的值、按行遍历以及转换列的数据类型。还介绍了如何检查DataFrame是否为空以及在groupby操作后处理数据。

dataframe.groupby('id')之后，只有第一行是有id的

1、python DataFrame创建方法：

（1）df=pd.DataFrame(columns=['a','b','c'],data=[{1,2,3},{4,5,6}])

2、使用result_type='expand'和axis=1时，apply前应为整个dataframe

mesos_Street[['F_IS_SIG','F_SIG']]=mesos_Street.apply(lambda x: getFT_IS_SIG(x),result_type='expand',axis=1)

3、dataframe.rename重命名：

df.rename(columns={'old_col_name':'old_col_name'},inplace=True)，需指定columns={'old_col_name':'old_col_name'}

4、改变dataframe某行某列的值，需使用df.loc['index_name','column_name']=new_value或者 df.iloc[row_num,column_num]=new_value，否则不会改变原dataframe的值，如df.loc['index_name']['column_name']=new_value不改变原dataframe的值，因为产生了一个中间变量df.loc['index_name']。

5、按行循环遍历dataframe和series的方法：

for i,idx in dataframe.iterrows():

for i,idx in series.items():

6、指定列的数据类型创建dataframe：

dtype = numpy.dtype([('a', 'int32'),('b', 'int32')])

data=numpy.empty(shape=(0,),dtype=dtype)

data=np.append(data,numpy.array([(1,2],dtype=dtype))

df=pandas.DataFrame(data)

7、转换dataframe列的类型

all_combine_datas[['inc_link','out_link','inlanes','outlanes','inalign','outalign']] = all_combine_datas[['inc_link','out_link','inlanes','outlanes','inalign','outalign']].astype(int)

8、判断dataframe是否为空

dataframe.empty