关于Python的dataframe对象基本操作

最新推荐文章于 2022-11-24 14:59:59 发布
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分类专栏： Python的基本用法和应用 文章标签： python

对于一个dataframe对象df，假定你要取出某一行，不能使用df[i]。
dataframe取出某一行：df.ix[i]或者df.iloc[i]
dataframe取出前两行：df.[0:2]
dataframe取出某一列：df.loc[‘A’]或者df[‘A’]
dataframe取出某行某列：df[i,j]

参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/tanlangqie/article/details/78656588

python使用pandas中的read_csv函数读取csv数据为dataframe、筛选dataframe中的一个数据列的前几行数据
statistics+insight+vista+power
08-24 614
python使用pandas中的read_csv函数读取csv数据为dataframe、筛选dataframe中的一个数据列的前几行数据
python中DataFrame对象
meimei169500的博客
12-06 2653
DataFrame是Pandas库中的一种数据结构，它是由多种类型的列组成的二维表数据结构，类似于Excel、SQL或Series对象构成的字典。DataFrame是最常用的Pandas对象，它与Series对象一样支持多种类型的数据。
python:DataFrame的使用详解，数据的获取
有学习问题可以加我qq群：785318982，群内有大佬免费答疑
12-11 2976
在学完series后，我紧接着把DataFrame的创建也过了一遍，今天就开始整理之路了。 DataFrame里的数据是按照行和列来进行排列，现在我们一起来看下如何对DataFrame的数据按照行或者列进行选择、遍历以及修改。获取之前我们要清楚DataFrame中的数据情况， 首先数据的维度是一维还是二维的我们可以使用ndim查看，数据的行数和列数shape，以及行列的索引值index、columns。 import pandas as pd df_dict = { 'name':['ZhangSan'
python生成的月份 日期两位数
nongcunqq的博客
06-11 1930
参考 https://stackoverflow.com/questions/15509345/extracting-double-digit-months-and-days-from-a-python-date
Python 提取DataFrame中的一列成为新DataFrame的简易方法
abracadabraa的博客
10-07 1万+
列名加上两个方括号成为Dataframe。 如： 有一DataFrame名为Organic， Organic的CLASS列：Organic[‘CLASS’]: Organic[[‘CLASS’]]成为了Dataframe。
spark dataframe操作集锦（提取前几行，合并，入库等）
大数据挖掘SparkExpert的博客
04-02 9万+
spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。 首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。 而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。
python的dataframe转换为多维矩阵的方法
09-20
在Python中，Pandas库是处理数据表格（即DataFrame对象）的强大工具，而NumPy是进行数值计算的基础库。本文将详细介绍如何使用Pandas将DataFrame对象转换成多维矩阵，并展示相关的代码示例及其运行结果。 知识点一...
Python DataFrame基本操作总结
Bonus爹地的博客
07-09 2562
前言 python中DataFrame是我们进行数据分析和建模过程中使用度最频繁的 1.构建DataFrame pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) data：numpy ndarray(结构化或同类)，dict或DataFrame，Dict可以包含Series，数组，常量...
使用Python向DataFrame中指定位置添加一列或多列的方法
09-19
在Python的数据分析领域，pandas库的DataFrame对象是处理表格数据的核心工具。向DataFrame中添加新列是一项常见的操作，尤其在数据预处理和特征工程中。这篇文章将详细讲解如何在DataFrame中指定位置添加一列或多列...
Pandas:DataFrame对象的基础操作方法
12-23
以上就是关于Pandas DataFrame对象的基本操作，包括创建、修改、合并以及基本操作、计算、列扩充和行扩充。这些操作构成了处理DataFrame数据的核心部分，为数据分析和处理提供了极大的便利。理解并熟练运用这些方法...
dataframe数据处理（字符串截取）
麻辣清汤的博客
04-16 7787
dataframe数据处理（字符串截取） 要求：获取该工资的范围的最高工资和最低工资 df.salary.apply(lambda x:x.split('-')[0]) 对salary 列 执行函数 每行都以‘-’为分割符选取前面字符 df.salary.apply(lambda x:x.split('-')[1][:-1]) 对salary 列 执行函数 每行都以‘-’为分割符选取后面字符 ...
dataframe数据分析常用操作汇总
weixin_44354213的博客
11-24 2913
数据分析中最重要的数据形式为dataframe格式，它的常用操作是数据分析的基础
pandas学习笔记--取表格中特定行或列或特定位置元素
sunmingyang1987的博客
12-15 5133
先生成一个演示dataframe： df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5),columns=["A","B","C","D","E"],index=["a","b","c","d","e"]) df 取前两行： df[0:2] 取后两行 df[-2:] 取倒数第二行： df[-2:-1] 取第2到第3列元素： dataframe相当于一个二维矩...
pandas用法大全
liufang0001的博客
09-05 22万+
一、生成数据表 1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用： import numpy as np import pandas as pd 2、导入CSV或者xlsx文件： df = pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1)) df = pd.DataFrame
linux命令df中df -h和df -i的区别
lazy_tomato的博客
03-13 993
linux命令df中df -h和df -i的区别 转载：https://www.cnblogs.com/jxhd1/p/6700300.html df 命令： linux中df命令的功能是用来检查linux服务器的文件系统的磁盘空间占用情况。可以利用该命令来获取硬盘被占用了多少空间，目前还剩下多少空间等信息。 1．命令格式： df [选项] [文件] 2．命令功能： 显示指定磁盘文件的可用空间。如果没有文件名被指定，则所有当前被挂载的文件系统的可用空间将被显示。默认情况下，磁盘空间将以 1KB 为单位进行显
python中df head_df.head()有时在 Pandas ，Python中不起作用 - python
weixin_39945871的博客
12-20 1141
我是Python和Pandas库的初学者，我对DataFrame的一些基本功能感到困惑。我有一个熊猫DataFrame，如下所示:>>>df.head()X Y unixtime0 652f5e69fcb3 1 13466899106221 400292 1 13466147235422 1c9d02e4f14e 1 134686207...
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B-tree在外部存储中的应用 大家知道我们在使用数据结构时，常常将其直接放置到内存中。但是大数据量只能放到磁盘中。这里要说的就是，在磁盘存储中，文件系统是如何利用B-tree结构来提高磁盘读取效率的。 首先来说一下内存和磁盘性能上的巨大差别。 大家知道数据在磁盘上存储在特定的扇区。因此要读写特定的数据，需要三步： 1，首先磁头必须移动到正确的磁道上。 2，然后需要等待磁片旋转，使磁
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嗯，用户想了解Python中Pandas DataFrame的使用方法、属性和功能。首先，我需要整理DataFrame的基础知识，比如如何创建、常用属性和方法。记得按照系统指令，数学公式用$符号包裹，独立公式用$$。还要引用提供的参考...
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