qq_40981268的博客

dataframe 取列有两种方法：  df.列名 或 df['列名'] ；                                                同时通过，df['列名1'，‘列名2' ，。。。。]  可以选择多列。dataframe取行 和列：          通过loc类和iloc类 可以选择dataframe数据的多行和多列。          其...

 1. 建立一个DataFrame C=pd.DataFrame({'a':['dog']*3+['fish']*3+['dog'],'b':[10,10,12,12,14,14,10]}) 2. 判断是否有重复项用duplicated（ ）函数判断   C.duplicated() 3.  有重复项，则可以用drop_duplicates()移除重复项 C...

python 把几个DataFrame合并成一个DataFrame——merge,append,join,concatpandas provides various facilities for easily combining together Series, DataFrame, and Panel objects with various kinds of set logic for t...

pandas的dataframe数据类型转换 在使用pandas库进行数据分析时，有时候会需要将object类型转换成数值类型(float,int)，那么如何做呢？主要有以下三种方法：创建时指定类型，df.astype强制类型转换，以及使用pd.to_numeric() 转换成适当数值类型。 一，创建时指定类型 二，使用df.astype()强制类型转换三，使用pd...

返回列数：df.shape[1]返回行数：df.shape[0] 或者：len(df) 

目标： 根据dataframe中某一列中不同的值，按照值来划分为 多个小的dataframe步骤：       1. 将dataframe中某一列中不同的值，以列表的形式返回；      代码： listType = data['type'].unique()   ——返回list,里面存放的内容即为各个元素      eg:                fcdV2_T_ID_1...

已有一个dataframe名字为 RoadRank_df，print(RoadRank_df) out:  使用命令 ： RoadRank1_df = RoadRank_df[['rank1']].dropna() 结果为： dataframe 打印输出                                         使用命令： RoadRank1_df1...

一、定义数据框DataFrameimport  pandasframe = pandas.DataFrame({"a":[9,2,5,1],"b":[4,7,-3,2],"c":[6,5,8,3]}) frameOut[53]:    a  b  c0  9  4  61  2  7  52  5 -3  83  1  2  3二、按列对DataFrame排序1....

   原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_28219759/article/details/52919233在使用pandas框架的DataFrame的过程中，如果需要处理一些字符串的特性，例如判断某列是否包含一些关键字，某列的字符长度是否小于3等等这种需求，如果掌握str列内置的方法，处理起来会方便很多。        下面我们来详细了解一下，Series类的...

原文链接： https://blog.youkuaiyun.com/haiyu94/article/details/75575163 

原文连接： https://blog.youkuaiyun.com/hnanxihotmail/article/details/81625854 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> #今天还是用到了DataFrame，如果你用一下它的筛选数据的功能，你会大吃...

原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38168620/article/details/80100014

首先先造两个DataFrame来做示例。import pandas as pd    a0={"number":range(10),"letter":["a","a","b","b","c","f","f","e","h","w"]}  a=pd.DataFram

dataframe重设索引 :   1： df.index = range(len(df))  或2：df.reset_index(drop = True)  

合并类型目前为止，我们学习了如何附加数据帧 (Dataframe)。现在，我们将学习Pandas Merges，这是合并数据帧 dataframe 的另一种方式。这类似于数据库风格的 "join"。如果你熟悉 SQL，这个与 SQL 的比较可以帮助你将它们联系起来。这里介绍了 Pandas 中的四种合并类型。下文中，"键"指我们将进行连接的两个 dataframe 中的共同列。内联...