loc支援切片):# 選擇 xm 這一列,是 Series 型別df[‘xm’]# 選擇 xm 這一列,是 DataFrame 型別df[[‘xm’]]# 選擇 xm, csrq 兩列,是 DataFrame 型別,注意必須兩個中括號df[
其實就是自己寫一個函式就好了,例如def myLine(DataFrame, ax, title):length=len(DataFrame
value_counts):檢視DataFrame物件中每一列的唯一值和計數4、資料的選取和過濾# df:任意的Pandas DataFrame物件# s:任意的Pandas Series物件#選取df[col]:根據列名,並以Series
sort_values()方法用於按行列的值對DataFrame排序
轉換資料時會忽略錯誤,直接輸出問題資料:執行轉換操作時,to_numeric還有一個引數,downcast,即向下轉型,可以把數值型轉換為減少記憶體佔用的資料型別:上述方法僅能應用於一維陣列、列表或標量
想系統化學習pandas的同學想提高處理資料效率的同學看了這35個影片課程後,你不會再漫無目的的上網搜尋,會大大提高你處理資料的效率,把時間花在分析思考上
A+1利用 apply() 函式進行操作,這裡我傳入一個 lambda 函式:>>>df
table和tibble,data
呼叫DataFrame的plot
注意:分組函式返回的是一個 DataFrameGroupBy物件(比如 gp = df.groupby(‘col1’, ‘col2’), gp是groupby函式返回的物件),可以透過 gp.get_group(‘col1val1’, ‘c
contains(“C”, na=False)]dataframe = dataframe[dataframe[“Quantity”] > 0]dataframe = dataframe[dataframe[“Price”] >
concat([df,df1],axis=1)5、map方法:用來批次對一個DataFrame進行逐行、逐列和逐元素的操作需求:將學生資訊裡的性別男改為1,性別女改為0結果:實現方式:dic = {‘name’:[‘cherish’,‘li
0]範圍內NGram: 返回結果包含一些列n-gramNormalizer: 是用p範數將資料縮放為單位範數(預設為L2範數)OneHotEncoder: 分類列編碼成二進位制向量PCA: 主成分分析資料降維PolynomialExpans
transform是Pandas中的一個函式,既可組用於Series和DataFrame,也可與groupby聯用作用於DataFrameGroupBy物件,所以本文主要介紹transform的兩個主要功能:元素級的函式變換與groupby
DataFrame(lst,index=idx)print(df)部分報錯資訊, 傳遞值的形狀是3x3的, 然鵝索引形狀是4x3的已有標籤, 再指定, 則進行索引篩選, 沒有的引入NaN值, 舉個栗子importpandasaspddic=
tolist()print(a)>>[3,4]dataframe中找出滿足某幾個條件的所有行對應的行號,即index
02 reindex和rename學習pandas之初,reindex和rename容易使人混淆的一組介面,就其具體功能來看:reindex執行的是索引重組操作,接收一組標籤序列作為新索引,既適用於行索引也適用於列標籤名,重組之後索引數量可
head()2 Country Summer Olympics Gold Silver Bronze Total \30 Afghanistan (AFG)
首先,我們將該列提取到其自己的變數中:revenue = movies_df[‘revenue_millions’]使用方括號是我們在DataFrame中選擇列的一般方式
iloc**Series一樣,除了它們沒有索引,只根據索引選擇Pandas結合了python列表(透過整數位置選擇)和字典(透過標籤選擇)的功能您可以只使用索引運算子從DataFrame中選擇行,但是我建議您反對這樣做,而應堅持使用顯式**