随笔 - 363, 文章 - 0, 评论 - 2, 阅读 - 23万
  博客园  :: 首页  :: 新随笔  :: 联系 :: 订阅 订阅  :: 管理

随笔分类 -  pandas学习

摘要:df.to_dict()里面参数可选(‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’) df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'col2': [0.5, 0.75]}, index=['row1', 'row 阅读全文

posted @ 2022-10-19 16:26 心默默言 阅读(162) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:dataframe迭代读取数据 df=pd.read_csv(fn, iterator=True) df.get_chunk(3) 追加的时候,判断文件是否存着,如果不存在则添加表头,否则不添加表头 index=False,代表不会导出index,就是最左侧的那一列 header=None,代表不会 阅读全文

posted @ 2022-10-19 16:25 心默默言 阅读(218) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:import numpy as np import pandas as pd columns = ['java', 'python', 'c++'] dates = np.arange(6) num_df = pd.DataFrame(data=np.random.randn(6, 3), inde 阅读全文

posted @ 2020-12-06 15:56 心默默言 阅读(467) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:1、pd.set_option('expand_frame_repr', False) True就是可以换行显示。设置成False的时候不允许换行 2、pd.set_option('display.max_rows', 10) pd.set_option('display.max_columns', 阅读全文

posted @ 2020-11-24 18:45 心默默言 阅读(152) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:03创建DataFrame的5种方法 第一种: 用Python中的字典生成 In [1]: import pandas as pd In [3]: emp = {'age': 25, 'name': 'xiaoming', 'programme language': ['python', 'java 阅读全文

posted @ 2020-09-21 15:02 心默默言 阅读(1684) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:import pandas as pd # 创建一个空的dataframe df1 = pd.DataFrame( columns=['name', 'gender', 'age']) print(df1) # 创建一条记录 new = pd.DataFrame({'name': 'lisa', ' 阅读全文

posted @ 2020-08-20 14:16 心默默言 阅读(4365) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:1.DataFrame.drop() 用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 参数说明:labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定axis 默认为0,指删除行,因此删除colu 阅读全文

posted @ 2020-08-19 11:29 心默默言 编辑

摘要:In [7]: import pandas as pd filname = 'ch02数据导入\\student.xlsx' data = pd.read_excel(filname) data Out[7]: import pandas as pd filname = 'ch02数据导入\\stu 阅读全文

posted @ 2019-05-16 15:13 心默默言 阅读(17112) 评论(0) 推荐(1) 编辑

摘要:pandas是基于numpy构建的库,在数据处理方面可以把它理解为numpy的加强版,由于numpy主要用于科学计算,特长不在于数据处理,我们平常处理的数据一般带有列标签和index索引,这时pandas作为数据分析包而被开发出来。 pandas数据结构(Series/DataFrame) 一、Se 阅读全文

posted @ 2019-05-15 19:58 心默默言 阅读(561) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 阅读全文

posted @ 2019-02-11 22:21 心默默言 编辑

摘要:注:DataFrame的构造方法与Series类似,只不过同时接受一条一维数据源,每一条都会成为单独的一列。 注意,返回的Series拥有原DataFrame 相同的索引,且其name属性也已经被相应地设置好。 获取行 行也可以使用位置或名称的方式进行获取,使用索引字段.loc 列可以通过赋值的方式 阅读全文

posted @ 2019-02-11 22:00 心默默言 编辑

摘要:转自 阅读全文

posted @ 2019-02-11 16:36 心默默言 编辑

点击右上角即可分享
微信分享提示