DataFrame 常用操作

最新推荐文章于 2024-06-22 16:54:28 发布
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本文介绍了一种在Python中使用pandas库遍历DataFrame某一列元素的方法。通过使用`foreach in data['col'].items()`结构，可以有效地访问每一项元素。需要注意的是，此方法返回的是包含索引和值的元组，因此需要使用`each[1]`来获取实际的元素。

1, 取出某一列对每个元素迭代

for each in data['col'].items():
    print(each[1])
data['col'].items()，结果是包括索引值的元组，所以each[1]是你想要的元素。

DataFrame常用操作详解
nk0721的博客
06-12 2319
在本文的结尾，我们简要回顾了pandas DataFrame的常用操作，这些操作构成了数据分析工作流的核心。DataFrame作为pandas库中的核心数据结构，允许我们以表格形式存储和操作数据，为数据清洗、转换、分析和可视化提供了强大的支持。我们提到了DataFrame的属性、索引和切片，这些基本操作使我们能够轻松访问和操作数据集中的特定部分。数据清洗和预处理是数据分析中不可或缺的一步，而DataFrame的缺失值处理、重复值删除以及类型转换等功能，为这一过程提供了极大的便利。
DataFrame的一般操作
weixin_53591842的博客
12-09 1249
1.DataFrame对象的生成 pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy) 1.data:支持多种数据类型 2.index：行标签，如果没有传递，则默认为0，1，2，3... 3.columns：列标签，如果没有传递，则默认为0，1，2，3... 4.dtype:每列的数据类型 5.copy：是否复制数据，默认值为false 从列表创建DataFrame 1.一维列表创建DataFrame import pandas as p..
数据科学【一】：dataframe基本操作（一）
SWY's Workshop
05-14 567
数据科学【一】：dataframe基本操作（一） 数据准备 我们采用祖传泰坦尼克数据集（https://www.kaggle.com/c/titanic/data） 读入文件 使用read_csv函数读入文件 import pandas as pd df = pd.DataFrame(pd.read_csv("train.csv")) df.describe() PassengerId Survived Pclass A
dataframe的一些操作及用法：
sunbin11220904的博客
09-17 3137
DataFrame 的函数 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*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min, and max)，这个可以传多个参数，中间用逗号分隔，如
掌握DataFrame的常用操作
最新发布
tyy20030504的博客
06-22 2650
Pandas提供了多种方式来定义DataFrame，可以从列表、字典、二维数组等数据结构中创建。# 从列表创建DataFrameprint(df)4. 读取DataFramePandas也支持从各种数据源中读取DataFrame，如CSV文件、Excel文件、数据库等。以下是一个从CSV文件中读取DataFrame的示例# 从CSV文件中读取DataFrameprint(df)二、查看DataFrame的常用属性1. 基础属性DataFrame具有一些基础属性，如values（元素值）、
dataframe常用操作
Jaggar_csdn的博客
03-16 1594
时序数据预处理 Dataframe某一列去除重复项 df = df['name'].drop_duplicates() 创建一个空的Dateframe df = pd.DataFrame(columns=[]) Dataframe根据列值选择特定行 new_df= df.loc[df['name']=='some_value'] Dateframe根据索引排序 df = df.sort_in...
python: DataFrame常用操作语法
kerry_55的博客
03-25 1087
1.查找是否有空值及位置 参见：https://blog.youkuaiyun.com/htbeker/article/details/80071900 df['col'][df['col'].isnull().values==True] #查找空值 # 删除某列空值所在行数据 data_result['result'].isnull().value_counts() data_resu...
dataframe 常用操作
weixin_42108775的博客
10-20 821
1、读取csv import csv from pandas.core.frame import DataFrame import pandas as pd df=pd.read_csv('/data1/littlesc/Uplift/criteo-uplift-v2.1.csv') 2、返回数据的行数 df.shape[0] 3、给某一列/某些列改名 df = df.rename(columns={'treatment':'treatment_label'}) 4、筛选 df_t = df[df['
DataFrame操作
zhoufa.vip
08-07 814
dataFrame学习
dataframe操作
weixin_44177216的博客
12-08 158
dataframe操作 dataframe连接 >>> a = np.zeros((3,4)) >>> b = np.ones((3,4)) >>> d= pd.DataFrame(a) >>> d 0 1 2 3 0 0.0 0.0 0.0 0.0 1 0.0 0.0 0.0 0.0 2 0.0 0.0 0.0 0.0 >>> e = pd.DataFrame
DataFrame RDD DataSet
q503385724的博客
03-07 197
一、基本概念 DataFrame它不是Spark SQL提出的，而是早起在R、Pandas语言就已经有了的。 Dataset： A Dataset is a distributed collection of data：分布式的数据集 DataFrame： A DataFrame is a Dataset organized into named columns. 以列（列名、列的类型、列值...
dataframe基本操作
糯米君的博客
05-23 322
import pandas as pd # DataFrame是Pandas 中最常用的数据结构，它可以包含多个列，每一列可以是不同的数据类型，可将其看作电子表格、SQL表或 Series 对象的字典 # 创建 data = {'a': [1,2,3,4], 'b': [5,6,7,8], 'c': [9,10,11,12]} df = pd.DataFrame(data) print(df) # 默认行索引是从0开始的正整数，也可以指定行索引 df1 = pd.Dat
DataFrame基本操作
敌人派的博客
04-18 1613
1.建立dataframe （1）Dict to Dataframe df = pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'],'data1':np.random.randn(5),'data2':np.random.randn(5)}) df data1 data2 key1 key2 0 -0.484486 -1.404184 a one 1 -1.541437
DataFrame的基本操作
雪儿的博客
01-08 957
DataFrame操作大全（持续更新）
yinchao163的专栏
06-15 1474
备注：下文无说明时，默认df为DataFrame格式的变量 1. 新建 方法1: 字典创建（如果不指定columns，则表头会自动排序） from pandas import DataFrame head = ['sex', 'age', 'name'] data = { 'name':['zs','ls','ww'], 'age':[10,20,30],...
DataFrame的各种实用操作
一代目Jackson的博客
12-02 1162
摘要：强大的pandas库，函数功能繁多，其中的Dataframe更是有百般神通，基本能满足数据处理的绝大部分要求，值得一学。总结一下的Dataframe的插入、删除重复数据等功能 。 基础创建dataframe import pandas as pd df = pd.DataFrame([ [1, 2,'河南','郑州','豫'], [4, 5,'河北','石家庄','冀'],
Dataframe的一些操作合集
qq_38081870的博客
08-30 379
指定列进行排序 df.sort_values(by='col_name') 重命名列名 df.rename(columns={'ori_col_name': 'new_col_name'}, inplace=True)
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