Pandas dataframe方法的相关内容

文章 2024-09-28 来自：开发者社区

Pandas中DataFrame合并的几种方法

在Python的Pandas库中，有多种方法可以合并DataFrame，根据需要可以选择不同的合并方式。下面是一些常用的合并方法：1. concat(): 沿着指定轴合并多个DataFrame。 import pandas as pddf1 = pd.DataFram...

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 ....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

06 pandas DataFrame - 数据过滤、NaN处理、统计方法

=== 数据过滤获取 === 个人觉得并没有什么用，完全可以用切片或索引器代替 stu_info = pd.read_excel('student_info1.xlsx',sheetname='countif',index_col='学号').head(3) stu_info[stu_info.columns[0:]] === 缺失值处理 === 原数据： stu_info = ...

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

基于pandas的DataFrame、Series对象的apply方法

pandas是python中的数据分析库，DataFrame、Series是pandas库中2种主要对象。这篇文章主要讲解DataFrame、Series对象的apply方法。豆瓣排名前250电影数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1M5EuIQEgNfJkGPvqYczb0g 密码: mhcj 1.下载数据集并读入数据在数据集的同级目录下打开编程环境jupy....