pandas.dataframe 常用函数总结

最新推荐文章于 2023-10-08 17:16:07 发布
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分类专栏： pandas
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本文介绍Pandas库中DataFrame的高级操作技巧，包括如何按特定列进行排序，对指定列应用自定义函数，以及从Excel文件读取和写入数据的方法。掌握这些技能将帮助数据分析师和程序员更高效地处理和分析数据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  1. dataframe按某列进行排序
    dataframe.sort_values()
  2. dataframe对某列进行处理
    df[‘name’].apply(func)
  3. dataframe从execl中读数据
    df.read_execl(filepath, sheet_name)
  4. dataframe把数据写入到execl中
    df.to_execl(writer, sheet_name, index)
Pandas | Pandas入门 DataFrame的常用函数(DVwP笔记)
小鱼干的博客
12-28 1612
看到个不错的入门笔记。记录下Pandas中有关DataFrame常用的函数，包括数据读取、清理和可视化。防丢失。 Pandas入门 | DataFrame的常用函数read in dataview the top 5 rows of the datasetveiw the bottom 5 rows of the datasetget a short summary of the dataframeget the list of column headersget the list of indiciesg
详解pandas.DataFrame.plot() 画图函数
12-17
首先看官网的DataFrame.plot( )函数 DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None,figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, ...
pandas DataFrame 常用函数
xingkongyidian的博客
05-12 329
1 对多列中的每个元素进行处理 运用apply () 配合自定义函数 或者 lambda 表达式 grid24h_df[‘h’] = grid24h_df[‘pt’].apply(lambda pt : int(pt[8:])) map 函数 shenyang_df['lnglat'] = shenyang_df['end_lng'].map(str) + ',' + shenyang_df['end_lat'].map(str) 2 选取某些列的部分数据 grid24h_df[['h', '
dataframe 的常见函数
qq_43541507的博客
09-29 748
DataFrame的基本操作函数
weixin_44445958的博客
03-19 1442
** DataFrame的基本操作函数 ** - Action 操作 1、 collect() ,返回值是一个数组，返回dataframe集合所有的行 2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组，返回dataframe集合所有的行 3、 count() 返回一个number类型的，返回dataframe集合的行数 4、 describe(cols: String*) 返...
Pandas DataFrame 常用函数使用方法说明
早知晓的博客
02-24 3997
​Pandas DataFrame是带有标签轴(行和列)的二维大小可变的，可能是异构的表格数据结构。算术运算在行和列标签上对齐。介绍dataframe相关常用的函数和方法，包括columns、len、rename等。
详解pandas.DataFrame中删除包涵特定字符串所在的行
09-19
在数据分析和处理中，Pandas库的DataFrame是一个非常强大的数据结构。它允许我们进行各种复杂的操作，包括数据清洗、筛选和删除。当我们需要从DataFrame中删除包含特定字符串的行时，Pandas提供了一些方法来实现这一...
python pandas.DataFrame.loc函数使用详解
09-17
在Python的Pandas库中，DataFrame对象是处理二维表格数据的核心结构。`DataFrame.loc`是一个强大的功能，用于根据标签（label）或布尔数组选择行和列。它允许我们以多种方式选择、过滤和操作DataFrame中的数据。下面...
pandas.DataFrame 基本技巧
12-20
在Python数据分析领域，pandas库中的DataFrame是处理二维表格数据的核心工具。本篇文章将深入探讨DataFrame的一些基本技巧，包括数据查看、转置、删除、对齐排序等操作。 首先，我们来看数据查看的方法。`head()`...
删除python pandas.DataFrame 的多重index实例
09-20
在处理数据时，经常需要将数据组织成表格的形式以便于分析，Python中的pandas库提供的DataFrame结构非常适合用于这种数据表格操作。在数据分析过程中，有时会遇到多重索引（多重index）的情况，这在某些复杂的场景下...
Pandas中DataFrame基本函数整理(小结)
09-16
主要介绍了Pandas中DataFrame基本函数整理(小结)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
常用函数_dataframe
最新发布
weixin_44720334的博客
10-08 656
pf['其他支出_中间处理'] = np.where(pf['结算状态']=='已结算', pf['订单总价']-pf['商家结算']-pf['交易手续费']-pf['技术服务费'], 0)如果是拼接，那么也是左右横向拼接；list_double = ['应结订单金额','代金券金额','退款金额','充值券退款金额','手续费','订单金额','申请退款金额']= ['优化前-点击率', '第1轮-点击率', '第2轮-点击率', '第2轮-增长幅度', '第3轮-点击率', '第3轮-增长幅度']
Pandas中DataFrame基本函数整理
木柘的博客
08-17 1649
构造函数 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) #构造数据框 属性和数据 DataFrame.axes #index: 行标签；columns: 列标签 DataFrame.as_matrix([columns]) #转换为矩阵 DataFrame...
dataframe基本函数
qq_32649321的博客
12-09 2156
转载：https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/81782312
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weixin_38067911的博客
11-20 2万+
构造函数 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) #构造数据框 属性和数据 DataFrame.axes                                #index: 行标签；columns: 列标签 DataFrame.as_matrix([columns])                #转换为矩阵 DataF...
【python】Pandas中DataFrame基本函数整理（全）
qq_41699222的博客
09-18 6406
添加链接描述 构造函数 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) #构造数据框 1 属性和数据 DataFrame.axes #index: 行标签；columns: 列标签 DataFrame.as_matrix([columns]) #转换为矩阵 Da...
Pandas中DataFrame常用函数和功能简介（适用于高中信息技术新教材）持续更新中……
zhou_jy345的博客
12-02 838
获取DataFrame的行数和列数 df为DataFrame一个变量实例 行数：df.shape[0] 或 len(df) 列数：df.shape[1] 或 (len(df.columns)) 写入csv文件中header和index参数的作用 DataFrame.to_csv(path_or_buf,sep,na_rep,columns,header,index,index_label,mode,encoding) 参数 类型 说明 path_or_buf 字符串 文件路径+文件名
DataFrame(13)：常用函数
lghpy的博客
12-16 174
DataFrame(10)：常用函数
DataFrame中常见函数：
Vulpes corsac
09-02 792
1.统计描述 df.describe() #一次性输出多个描述性统计指标df.count()#非空元素计算df.min()#最小值df.max()#最大值 df.idxmin() #最小值的位置，类似于R中的which.min函数 df.idxmax() #最大值的位置，类似于R中的which.max函数 df.quantile(0.1) #10%分位数df.sum()#求和df.mean()#均值 df.median() #中位数 df.mode() #众数 df.var(...
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