Pandas dataframe属性的相关内容

文章 2024-12-03 来自：开发者社区

Pandas Series 和 DataFrame 常用属性详解及实例

Pandas Series 和 DataFrame 常用属性详解及实例 Pandas 是 Python 中用于数据分析和处理的强大库，其核心数据结构包括 Series 和 DataFrame。本文将详细介绍这两种数据结构的常用属性，并通过示例进行说明，帮助您更好地理解和使用 Pandas。 1. 什么是 Series 和 DataFrame？...

文章 2023-08-05 来自：开发者社区

Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例（七）

4.4 行的访问4.4.1 通过索引进行访问l = [ ['zs', 12, 'm'], ['ls', 23, 'm'], ['ww', 22, 'm'] ] df1 = pd.DataFrame( l, columns=['name', 'age', 'gender'], index=['a', 'b', 'c'] ) print(df1) print() # pr...

文章 2023-08-05 来自：开发者社区

Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例（六）

3.22 sum() ---- 求和l = [ pd.Series([1,2,3], index=['a', 'b', 'c']), pd.Series([1,3], index=['a', 'c']), pd.Series([2,3], index=['b', 'c']) ] df = pd.DataFrame(l) print(df) print() # 默认对每列进行求和 pr...

文章 2023-08-05 来自：开发者社区

Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例（五）

3.17.1 分组# 根据 class_id 进行分组 grouped = data.groupby(by='class_id') # 获取 class_id 为1的组 print(grouped.get_group(1))# 根据 class_id 与 gender 进行分组 grouped = data.groupby(by=['class_id', 'gender']) # # 获取 cl....

文章 2023-08-05 来自：开发者社区

Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例（四）

3.10 std() ---- 标准差总体标准差是反映研究总体内个体之间差异程度的一种统计指标。总体标准差计算公式：S = ∑ ( X i − X ˉ ) 2 n S=\sqrt{\frac{\sum\left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2}}{n}}S=n∑(Xi−Xˉ)2由于总体标准差计算出来会偏小，所以采用( n − d d o f ) (n-ddof)(n−ddof)的....

文章 2023-08-05 来自：开发者社区

Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例（三）

2.9 shape ---- 返回 DataFrame 对象的维度l = [ ['zs', 12, 'm'], ['ls', 23, 'm'], ['ww', 22, 'm'] ] df1 = pd.DataFrame( l, columns=['name', 'age', 'gender'], index=['a', 'b', 'c'] ) print(df1) p...

文章 2023-08-05 来自：开发者社区

Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例（二）

1.8 创建 DataFrame 对象时指定行索引index：指定行索引l = [ ['zs', 12, 'm'], ['ls', 23, 'm'], ['ww', 22, 'm'] ] df1 = pd.DataFrame( l, columns=['name', 'age', 'gender'], index=['a', 'b', 'c'] ) print(df1...

文章 2023-08-05 来自：开发者社区

Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例（一）

前言系列文章目录[Python]目录视频及资料和课件链接：https://pan.baidu.com/s/1LCv_qyWslwB-MYw56fjbDg?pwd=1234提取码：1234包的引入：import numpy as np import pandas as pd1. DataFrame 对象创建1.1 通过列表创建 DataFrame 对象l = [1, 2, 3, 4, 5] df ....