pd.DataFrame 第12页

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

python Dataframe iloc时一直报out-of-bounds 和根据行索引取Dataframe的多行值

importpandasaspddataset=[[1,2.222,3,4,5],[2,None,None,None,5],[None,None,3,4,None],[1,2.5661,3,4,5.234]]df=pd.DataFrame

Renlijuande·2023-02-05 19:11

pandas 处理不连续数字的分组问题

构造数据：np.random.seed(1)df=pd.DataFrame({'编号':[1,2,3,4,5,7,8,9,11,12,14,15,16,19],'金额':np.random.randint

yangll_pd·2023-02-05 14:34

pandas 行列转换

pandas行列转换总结一个单元格多行扩展（纵向扩展）importpandasaspd#创建测试数据test_data=pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王五'],'love

想考个研·2023-02-05 13:22

2020-02-24 pandas DataFrame去重

实例importpandasaspddata=pd.DataFrame({'a':['A','A','A','A'],'b':[50,50,30,30]})去重data.drop_duplicates(

TsungLee·2023-02-05 06:42

4 | pandas常用笔记

importpandasaspd基本操作创建DataFrame数据集，列名为A、B、Cdf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})提取指定值

日月清琰·2023-02-04 18:39

Python Pandas 存取csv txt

数据准备importnumpyasnpimportpandasaspdyear=np.arange(1949,2022,1)number=np.linspace(0,1,len(year))years=pd.DataFrame

horizon012·2023-02-04 13:04

pandas如何多行变一行(对文本进行拼接和聚合)?

处理前：处理后：2.实现方法提前做好数据准备工作：importpandasaspd#准备数据df=pd.DataFrame({'姓名':['A','A','B','B','C','C','C'],'部门

theskylife·2023-02-04 07:29

pandas实现多行合并一行、一行拆分多行

多行合并一行importpandasaspd#构造数据data=pd.DataFrame({'id':[1,1,2,2],'品牌':['A','B','C','D']})#合并数据data_new=data.groupby

阳望·2023-02-04 07:59

[Pandas技巧] 多行合并成一行

material'进行分组，对字段'site'进行合并,内容之间用逗号(,)分隔，再进行去重处理;对字段'LT'取最大值，最终呈现结果如下所示具体实现代码如下所示importpandasaspddf=pd.DataFrame

山茶花开时。·2023-02-04 07:28

pandas 一行转多行、多行转一行

文章目录1、测试数据2、一行转多行2、多行转一行1、测试数据df=pd.DataFrame([['张世龙','篮球、羽毛球、英雄联盟'],['黄邵飞','兵乓球、足球、下棋'],['刘苗苗','绘画、写小说

搬砖的Fish·2023-02-04 07:58

pandas多行合并成一行

文章目录构建dfdf结构把相同公司的行合并成一行效果代码汇总构建dfimportpandasaspddf=pd.DataFrame({'水果':['苹果','香蕉','西瓜','葡萄','柚子','芒果

奋斗中的打工人·2023-02-04 07:27

datawhale pandas 习题02

df1=pd.DataFrame({"A":[3,2,2,3,1,3],"B":[2,1,1,3,6,2],"C":[1,2,2,7,7,1],"D":[5,6,6,1,2,5],})df2=pd.DataFrame

Linzijiandevx·2023-02-04 07:48

九、pandas的索引index

一、创建数据df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A','B','C','D'])image.png二、设置索引列df.set_index

minningl·2023-02-03 17:44

apply用法

#一、数据集data=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8],'C':[9,10,11,12]})data1=pd.DataFrame({'A':['1_2'

Yukyin·2023-02-03 17:20

pandas的apply函数使用

details/107461383测试案例1importnumpyasnpimportpandasaspdx=np.array([[1,2,3],[2,3,4],[1,2,2],[1,2,2]])df=pd.DataFrame

qq_45759229·2023-02-03 17:17

pandas中apply()+value_counts()使用方法

df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),\columns=list('abe'),\index=['wo','shi','shui','ha'])formatr

hooyying·2023-02-03 17:15

[Pandas] apply()

如果是Series，逐个传入具体值，DataFrame逐行或逐列传入importpandasaspddf=pd.DataFrame([['liver','E',89,21,24,64],['Arry',

山茶花开时。·2023-02-03 17:42

Python：用 pandas 将numpy数据写入excel

envpython#-*-coding:utf-8-*-#importopenpyxlimportnumpyasnpimportpandasaspddefColorsSave(colours,name):data=pd.DataFrame

西木九·2023-02-03 16:53

pandas 向已有的excel指定的行和列添加数据

现有一个excel表格：importpandasaspdimportopenpyxldf1=pd.DataFrame({"num1":[21,25,56,11],"num2":[31,35,36,12]

heianduck·2023-02-03 16:14

Pandas的apply, map, transform介绍和性能测试

我们一个学生分数为例df_english=pd.DataFrame({

·2023-02-03 10:57

航空公司客户价值分析

1、数据的读取读取数据importpandasaspdimportnumpyasnpair=pd.read_csv("D:\\DM\\air_data_test.csv")df=pd.DataFrame

niugibydtdf·2023-02-03 08:51

Pandas缺失值处理df.fillna()

1、将缺失值填充指定的值importpandasaspd#原数据df=pd.DataFrame({'A':['a1','a1','a2','a2'],'D':[5,6,None,8],'E':[5,None

王同学加油·2023-02-03 00:58

求AUC 95%置信区间

bootstraps=100,fold_size=1000):statistics=np.zeros((len(classes),bootstraps))forcinrange(len(classes)):df=pd.DataFrame

咖喱八分·2023-02-02 18:09

如何计算分类变量各个类别的占比并保存为表格（python）

category_percentage_writer=pd.ExcelWriter('各分类特征类别数量和比例.xlsx')foriindf.columns:ifdf[i].dtype==object:percent=pd.DataFrame

柳奈奈·2023-02-02 14:05

pandas中，一次性删除dataframe的多个列

importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A','B','C','D'])x

SparksFlyTo·2023-02-02 10:13

Python笔记：数据排名

原理不作赘述，具体用法请看示例：01.构造数据集importpandasaspddf=pd.DataFrame({"序号":range(1,11),"商品":["苹果","雪梨","荔枝","龙眼","

哈佛在等我呢·2023-02-02 09:45

python 各种形式之间的文件转换

excelFile=r'analyze_search_category.xlsx'df=pd.DataFrame(pd.read_excel(excelFile))print(df)详情：(21条消息)

小小白2333·2023-02-02 09:42

python 处理pandas的panel数据

与pd.Series和pd.DataFrame类似，pd.Panel是pandas的数据容器之一，它是用来处理具有三个维度的数据的。

NickTheRock·2023-02-02 07:38

pandas 表格创建与查看read_excel/head

创建dataframe从python字典创建df=pd.DataFrame(python_dic)#python字典的键将会变成列标签，值则变为每一行的内容。

桃子&starfish·2023-02-02 07:36

pandas 中的等号'='和copy（）

In[33]:importpandasaspdIn[34]:df1=pd.DataFrame([1,2,3,4,5])In[35]:id(df1)Out[35]:4541269200In[36]:df2

stagger_xu·2023-02-02 03:35

dataframe填充到指定的行数

辅助函数写法如下：defreach_target_line(dataframe:pd.DataFrame,target_line,fill_mark=0):ifdataframe.shape[0]>=target_line

呆萌的代Ma·2023-02-02 00:53

【Pandas】获取DataFrame的行数和列数

项目场景>>>importpandasaspd>>>df=pd.DataFrame({'col1':[1,2],'col2':[3,4],'col3':[5,6]})>>>dfcol1col2col301351246

Xavier Jiezou·2023-02-02 00:52

DataFrame多层索引创建

DataFrame多层索引设置方法1，直接构造importpandasaspddata=[[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]]df=pd.DataFrame(data,columns=[['

python_xiaofeng·2023-02-01 18:19

用字典创建数据框时报错 ValueError: If using all scalar values, you must pass an index；的四种解决办法

ValueError:Ifusingallscalarvalues,youmustpassanindex；importpandasaspddata={'身高':175,'体重':75,'年龄':25}df=pd.DataFrame

wblylh·2023-02-01 12:41

Python ValueError: If using all scalar values, you must pass an index原因和解决办法

先举一个例子演示一下在什么情况下会出现这种错误：tmp=pd.DataFrame({'a':1,'b':2})在上面例子中我们希望创建一个数据框，有名为a,b的两列，两列只有一个值分别为1和2，这种情况会报题目中的错误

斗南花卉市场·2023-02-01 12:40

直接将字典转为DataFrame格式时，会出现：ValueError: If using all scalar values, you must pass an index（四种解决方案）...

ValueError:Ifusingallscalarvalues,youmustpassanindeximportpandasaspddict_data={'name':'nxf','age':24}data=pd.DataFrame

dili8870·2023-02-01 12:34

DataFrame转换索引问题，ValueError: If using all scalar values, you must pass an index

Pandas期望数据值为列表值或字典值，当尝试通过传递所有标量值来创建PandasDataFrame时，会发生此错误解决办法1.将标量值转换为列表#将标量值转换为列表df=pd.DataFrame({'

克鲁斯卡·2023-02-01 12:03

【Python】ValueError: If using all scalar values, you must pass an index

youmustpassanindex代码如下importpandasaspddata_dict={'色泽':'青绿','根蒂':'蜷缩','敲声':'浊响','纹理':'稍糊','脐部':'凹陷','触感':'硬滑'}data=pd.DataFrame

浮云6363·2023-02-01 12:00

KNN 最近邻

importpandasaspdfromsklearnimportneighborsimportnumpyasnp%matplotlibinlineimportseaborntraining_data=pd.DataFrame

OneArch·2023-02-01 10:44

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