dataframe pandas iloc loc

所谓**数据转置**，就是是将原始数据表格沿着对角线翻折，使原来的行变成新的列，原来的列变成新的行，从而更方便地进行数据分析和处理。 `pandas`中`DataFrame`的转置非常简单，每个`DataFrame`对象都有一个`T`属性，通过这个属性就能得到转置之后的`DataFrame`。下面介 ......

准备数据 读取表头：上代码： # 导入数据处理包import pandas as pd# 读取Excel，header=1表示取第二行数据作为列名（表头）data_set = pd.read_excel('/Users/Administrator/Desktop/test.xlsx',header= ......

数据清理是数据分析过程中的关键步骤，它涉及识别缺失值、重复行、异常值和不正确的数据类型。获得干净可靠的数据对于准确的分析和建模非常重要。 本文将介绍以下6个经常使用的数据清理操作： 检查缺失值、检查重复行、处理离群值、检查所有列的数据类型、删除不必要的列、数据不一致处理 https://avoid. ......

 ## Pandas reindex方法进行索引重置 在数据分析和处理过程中，经常需要对数据进行索引的重置或重新排序。Pandas是一种功能强大 ......

日期处理相关内容之前`pandas基础`系列中有一篇专门介绍过，本篇补充两个常用的技巧。 # 1. 多列合并为日期 当收集来的数据中，年月日等信息分散在多个列时，往往需要先合并成日期类型，然后才能做分析处理。合并多列转换为日期类型，可以直接用 `to_datetime`函数来处理： ```pytho ......

Pandas速查手册 | 函数 | 说明 | | | | | **输入/输出** | | | **pickling** | | | read_pickle(path[, compression]) | 从文件中加载pickled Pandas对象(或任何对象)。 | | **表格** | | | r ......

首先创建一个DataFrame >>> import pandas as pd >>> df= pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum', 'Indomie', 'Indomie', 'Yum Yum'], 'style': ['cup', 'cup ......

Global变量 在函数体或类外定义的变量，若想在函数体或类中使用，必须先声明使用的是体外global变量，声明格式：global 变量名 import pandas as pd import numpy as np import math #global变量 df_result=pd.DataFr ......

https://www.coder.work/article/5047954 我正在尝试使用 pandas dataframe 全局变量。但是，当我尝试将数据框重新分配或附加到全局变量时，数据框是空的。任何帮助表示赞赏。 import pandas as pd df = pd.DataFrame() ......

## pandas-基础数据结构 [TOC] ### 数据结构 Pandas 的主要数据结构是 **Series**（一维数据）与**DataFrame**（二维数据） ```text ⽆论是numpy中的NAN还是Python中的None在pandas中都以缺失数据NaN对待 ``` ### Se ......

# Pandas  官网：http://pandas.pydata.org/ 文档： 中文文档：https:/ ......

### 创建空的dataframe #### 方式1 `dataframe_empty = pd.DataFrame()` 结果显示： ``` Empty DataFrame Columns: [] Index: [] ``` #### 方式2--增加列名 `dataframe_empty = pd ......

ref: [Pandas] 文本包含.str.contains() import pandas as pd df = pd.DataFrame([['liver','E',89,21,24,64], ['Arry','C',36,37,37,57], ['Ack','A',57,60,18,84], ......

# pandas排名函数的使用 在Pandas中，可以使用`rank()`函数来进行排名操作。 `rank()`函数可以用于为数据帧中的元素分配排名，并提供不同的排名策略，例如从小到大排名、从大到小排名等。 使用上面的一组模拟数据，介绍`rank`方法的使用。 其中参数`method`: - ave ......

#### dataframe删除特定条件的行 ##### 单条件删除行 ``` import pandas as pd a = ['Mary', 'Sellina','Zaca', 'mike', 'golla'] b = [26, 28, 27, 30, 40] data = {'name': a ......

#### 将dataframe两列转为字典 ``` import pandas as pd a = ['Mary','Sellina','Zaca'] b = [26,28,27] data = {'name':a,'age':b} df = pd.DataFrame(data) ``` 将两列转为 ......

映射列值是指将一个列中的某些特定值映射为另外一些值，常用于数据清洗和转换。 使用映射列值的场景有很多，以下是几种常见的场景： 1. 将字符串类型的列中的某些值映射为数字。例如，将“男”和“女”分别映射为 0 和 1，以便进行机器学习算法的训练和预测。 2. 将缩写替换为全称。例如，将“USA”和“U ......

字符串转数字的用途和场景很多，其中主要包括以下几个方面： 1. 数据清洗：在进行数据处理时，经常会遇到一些数据类型不匹配的问题，比如某些列中的字符串类型被误认为是数字类型，此时需要将这些字符串类型转换为数字类型，才能进行后续的数值计算或统计分析。 2. 数据整理：有时候输入的原始数据可能存在格式问题 ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Salary': [50000, 60000, 45000] } df = pd.Data ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25.0, 30.0, 35.0] # 注意：这里的年龄列是浮点数类型 } df = pd.DataFrame(dat ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Occupation': ['Engineer', 'Teacher', 'Doctor' ......

import pandas as pd # 按列分组 data = {'A': ["aa", "bb", "cc", "bb"], 'B': [5, 6, 10, 7], 'C': [0, 10, 3, 12]} df = pd.DataFrame(data) print(df) print(df. ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'OldName1': [1, 2, 3], 'OldName2': [4, 5, 6] } df = pd.DataFrame(data) # 重命名列名 new_column_names = { 'Old ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Charlie', 'Bob'], 'Age': [25, 30, 25, 35, 30] } df = pd.DataFrame(dat ......

import pandas as pd data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Salary': [50000, 60000, 45000], 'Location': ['NY', 'CA', 'TX'] ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [30, 25, 35], 'Salary': [50000, 60000, 45000] } df = pd.Data ......

import pandas as pd data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Salary': [50000, 60000, 45000], 'Location': ['NY', 'CA', 'TX'] ......

import pandas as pd # 创建示例 DataFrame A dataA = {'ID': [1, 2, 3, 4], 'Category': ['A', 'B', 'A', 'C']} dfA = pd.DataFrame(dataA) # 创建示例 DataFrame B dat ......

import pandas as pd # 创建左边的示例 DataFrame data1 = {'ID': [1, 2, 3, 4], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'John']} df1 = pd.DataFrame(data1) df1.set_in ......

import pandas as pd # 创建左边的示例 DataFrame data1 = {'ID': [1, 2, 3], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']} df1 = pd.DataFrame(data1) df1.set_index('ID', i ......