pd.DataFrame 第11页

如何用0-20的随机数填充dataframe指定列

DataFrame的"column_name"列中填充10个0到20之间的随机数：pythonCopycodeimportnumpyasnpimportpandasaspd#创建一个空的DataFramedf=pd.DataFrame

lzjhyhf·2023-03-31 10:47

python pandas 删除行或列

importpandasaspdimportnumpyasnp#构建测试集df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['a','b','c',

andyTheShy·2023-03-31 10:32

python之KS曲线

y_score重新设置索引y_test.index=np.arange(len(y_test))#y_score.index=np.arange(len(y_score))#构建目标数据集target_data=pd.DataFrame

钢能锅·2023-03-31 01:15

pandas.drop()使用

importpandasaspdimportnumpyasnp#新建一个矩阵数据df=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),columns=['A','B','

帅气地沉迷于学习无法自拔·2023-03-30 11:12

pandas 选择某行或者某列元素

选择满足条件的哪些行参考资料最少必要知识选择某行或某列元素有三种思路：-依据属性名-利用行号，或者列号-依据条件构建boolearvariable背景importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame

msxuyaoli·2023-03-30 04:21

python怎样获取一个dataframe中的一行

下面是一个示例：importpandasaspd#创建一个简单的dataframedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,

又可乐·2023-03-29 23:16

【Pandas】DataFrame排序 sort_index // sort_values

DataFrame排序和修改索引构造数据按索引排序（sort_index）行索引排序列索引排序参数key的用法按数据排序（sort_values）给一组数据排序给多组数据排序给多组数据进行不同排序构造数据df=pd.DataFrame

胡桃の壶·2023-03-29 19:57

python dataframe根据多列排名并生成序号_将rank字段添加到pandas dataframe，按唯一组和多列排序...

假设我有这个数据帧，我希望每个唯一的用户ID都有自己的基于日期戳的排名值：In[93]:df=pd.DataFrame({'userid':['a','a','a','a','b','b','b','b

大狗多多·2023-03-29 19:44

Python 中pandas 中cut方法

df=pd.DataFrame({'Age':np.random.randint(0,70,100

我是一只小小小菜鸟·2023-03-29 19:30

pandas根据列值排序时间日期数据排序

['证券简称','证券代码','统计截止日期','报表类型','固定资产净额','资产总计','负债合计','利润总额','其中：利息费用(财务费用)','息税前利润']print(res)test=pd.DataFrame

数学是算法的灵魂·2023-03-29 14:59

描述性统计（下篇）——代码参考

常用代码如下：#读取方式1:导入字典df1=pd.DataFrame({'col1':[1,2],'col2':[3,4]})#读取方式2:导入csvdf2=pd.read_csv('file_path

莫听的自习室·2023-03-29 05:31

python 判断为空nan、 null,Python Pandas：选择其列值为null / None / nan的行

I'vecodedthesetonp.nanandcan'tmatchagainstthistype.In[1]:importnumpyasnpIn[2]:importpandasaspdIn[3]:df=pd.DataFrame

美好发烧友·2023-03-29 00:28

Pandas之pivot_table数据透视

importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')df=pd.DataFrame

IntoTheVoid·2023-03-29 00:20

pandas 常用函数-汇总

常用函数创建新DataFramedf=pd.DataFrame()把单元格内容转成listdf[column]=df[column].str.split("\n",expand=False)索引把索引建为新列

沧海2122537190·2023-03-28 19:17

pandas实现两个dataframe数据的合并：按行和按列

pd.concat([df1,df2],axis=0)例子：df1=pd.DataFrame(0,columns=["a","b"],index=range(5))df2=pd.DataFrame(1,

我的章鱼小丸子呢·2023-03-28 18:14

10个Python Pandas库学习案例

Case1筛选df=pd.DataFrame({'a':[np.nan,1,2],'b':[np.nan,np.nan,4]})筛选a和b列都不为nan的行,all(

东东隆东抢·2023-03-26 11:29

2021-03-17DataFrame查找元素索引

>>>df=pd.DataFrame(list(a))>>>dfchar0a1b2c3d4e5f6g7h>>>df[df['char']=='c']

小鱼儿spr·2023-03-26 06:53

PCA 主成分分析

fromsklearn.decompositionimportPCAimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltrng=np.random.RandomState(5)data=np.dot(rng.rand(2,2),rng.randn(2,200)).Tdf=pd.DataFrame

smartjiang·2023-03-25 00:13

pythonpandas重复数据统计_pandas dataframe重复数据查看.判断.去重

本文详解如何使用pandas查看dataframe的重复数据，判断是否重复，以及如何去重dataframe数据样本：importpandasaspddf=pd.DataFrame({'name':['苹果

weixin_39593061·2023-03-24 07:23

pandas取第一行数据_Pandas DataFrame 取一行数据会得到Series的方法

Series的方法如题，想要取如下dataframe的一行数据，以为得到的还是dataframelista=[1,3,7,4,0]listb=[3,3,4,4,5]listc=[3,3,4,4,6]df1=pd.DataFrame

冯全祥·2023-03-24 07:52

pandas DataFrame

行索引，即横向索引，index，0轴，axis=0列索引，即纵向索引，columns，1轴，axis=1DataFrame创建#方式1，使用numpy的方法创建t=pd.DataFrame(np.arange

小吉头·2023-03-24 00:15

数据分析库pandas

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmath#DataFrameprint("====================创建dataFrame开始=======================")df1=pd.DataFrame

junjun2018·2023-03-23 23:43

2. pandas的DataFrame对象

DataFrameimportpandasaspdimportnumpyasnpd1={'a':[iforiinrange(5)],'b':(iforiinrange(4,9)),'c':np.arange(11,16)}d2=pd.DataFrame

TheRightPath1·2023-03-23 13:48

Python pandas的DataFrame导出到CSV和数据库

#to_csvimportnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(np.random.randn(4,4))df.to_csv('.

liveshow021_jxb·2023-03-23 02:05

pandas里进行组内排序

importpandasaspddf=pd.DataFrame({'C':['A','A','A','B','B'],'V':[2,13,1,4,1]})#V是值列，C为组名列df['V'].groupby

echolvan·2023-03-21 22:44

apply、applymap、agg、transform、map对比

importpandasaspdimportnumpyasnpframe=pd.DataFrame(np.random.rand(

Kevin_pai·2023-03-20 20:45

数据分析与深度学习(一入门基础 python3)

importnumpyasnpimportpandasaspd#1、DataFrame的创建方式#1.1通过二维数组创建arr=[['张伊曼',100],['张诗诗',90],['张巧玲',80]]df0=pd.DataFrame

烈格黑街·2023-03-20 11:22

pandas笔记

数据创建1.列表形式创建默认行模式进行创建：a=['c','d']b=['2','3']c=[]c.append(a)c.append(b)d=pd.DataFrame(c,columns=['a','

Lucky_Gao·2023-03-19 13:09

Pandas数据表关联操作

合并两个DataFrame：importpandasaspdleft=pd.DataFrame({'student_id':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,1

爱敲代码的洋葱·2023-03-18 14:24

panda 如何判断一个关键字的所在列

importpandasaspddf=pd.DataFrame({'key1':list('abcde'),'key2':['one','two','three','four','five']})search_key

徐卜灵·2023-03-18 06:17

高效使用ndarray Series DataFrame

numpy.ndarray、pandas.Series、pandas.DataFrame它们之间有着很强的相关性importpandasaspdseries=pd.Series([1,2,3,4])dataFrame=pd.DataFrame

Athenaearl·2023-03-18 01:07

统计检验/jupyter循环进度条展示

分析建模，日常问题整理（二十四）2019.4.10~2019.4.28相关检验#相关系数pd.DataFrame(pd.DataFrame([[1,1,0,0,0],[0,1,1,0,3]]).T.rename

这是沸羊羊的干爹·2023-03-17 01:41

python - 在unicode中将pandas DataFrame写入JSON

例子：importpandasaspddf=pd.DataFrame([['τ','a',1],['π','b',2]])df.to_json('df.json')这就产生了：{"0":{"0":"\u03c4

千寻_足_迹·2023-03-15 21:13

pandas tips

1.loc和iloc：df=pd.Dataframe(numpy.arange(16).reshape((4,4)), index=['first','second','third','fourth'

七七总是很暴躁·2023-03-15 17:26

pandas 保存数据到excel,csv

pandas保存数据比较简单:对于任意一个dataframe：importpandasaspdimportnumpyasnpdataframe=pd.DataFrame(data=np.random.random

呆萌的代Ma·2023-03-15 14:28

Pandas库：从入门到应用(二)

一、Pandas行列数据选取1.1、获取列数据1.1.1、获取单列数据importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(data=np.random.randint

Hub-Link·2023-03-14 11:07

pandas中to_dict()方法的一点认识

解决办法有很多种，比如可以用字典推导式：df=pd.DataFrame(data=[11,22,33,44],index=['a','b','c','d']).rename(columns={0:'code

驿路向北_·2023-03-14 02:46

【Python学习】No.5 常用函数

1.apply,applymap和map的应用总结:>>>df=pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(4,3)),columns=list('bde'),index=

LL_路上·2023-03-13 19:13

python 之Pands的使用-读写CSV文件

写入csv文件importpandasaspd#任意的多组列表a=[1,2,3]b=[4,5,6]#字典中的key值即为csv中列名dataframe=pd.DataFrame({'a_name':a,

路过的小熊~·2023-03-13 07:15

将字符串日期转换成datetime

操作方法也很简单，使用to_datetime()函数一键就能搞定#字符串日期转换成datetimedf_date=pd.DataFrame(['20180101','20180102'],columns

GeorgeV·2023-03-13 05:51

分布

拼接，按照axis=0pd.concat([df1,df2])>>>df1=pd.DataFrame([['a',1],['b',2]],...columns=['letter','number'])>

水星no1·2023-03-11 14:05

pandas 数据处理

数据聚合一.删除重复元素duplicated()：检测数据重复行，返回series，若为不是第一次出现则为True，否则为Falsedrop_duplicates():删除重复行列名不能重复，否则报错；df=pd.DataFrame

小小欢颜啦·2023-03-09 22:01

【Python】DataFrame中的xs用法

用于多重索引中，先创立一个二级行索引的dataframe，如下所示：np.arrays=[['one','one','one','two','two','two'],[1,2,3,1,2,3]]df=pd.DataFrame

旅途中的宽~·2023-02-17 14:02

Python pandas 重命名索引和列名称的实现

目录1.重命名列名称2.重命名索引3.重置索引本文主要介绍了Pythonpandas重命名索引和列名称的实现，分享给大家，具体如下：df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape

·2023-02-17 06:40

Python pandas 的索引方式 data.loc[],data[][]示例详解

column]2.data[column][index]1.data.loc[index,column]使用.loc[]第一个参数是行索引，第二个参数是列索引importpandasaspddata=pd.DataFrame

·2023-02-17 05:37

pandas.DataFrame.value_counts

一、用法ReturnaSeriescontainingcountsofuniquerowsintheDataFrame.二、代码实现importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A

SmartDemo·2023-02-16 23:07

pandas.DataFrame.drop_duplicates

ReturnDataFramewithduplicaterowsremoved.Consideringcertaincolumnsisoptional.Indexes,includingtimeindexesareignored.二、代码实现importpandasaspddf=pd.DataFrame

SmartDemo·2023-02-16 23:36

02- pandas 数据库 (数据库)

pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,151,size=(5,3)),#生成pandas数据index=['Danial','Brandon','softpo','

处女座_三月·2023-02-16 23:06

将pandas.core.frame.DataFrame转换为列表

将pandas.core.frame.DataFrame转换为列表上代码importpandasaspddf=pd.DataFrame({"HeaderA:":["foo_a","bar_a","baz_a

终不似、少年游·2023-02-07 09:29

python中对于重复出现的记录，标记其第一次出现，中间出现，最后一次出现

importnumpyasnpimportpandasaspd#标记DataFrame重复例子df=pd.DataFrame({'col1':['one','one','two','two','two'

tianren9·2023-02-06 13:50

推荐频道

pd.DataFrame