wmjy.net
当前位置:首页 >> pAnDAs DAtAFrAmE loC >>

pAnDAs DAtAFrAmE loC

先来看一下今天用到的数据框的内容 假如我们要选择A列的数据进行操作:df['a'] 还可以使用数组的切片操作,但是注意了,切片得到的是行数据 如果你想使用这个方法得到列,那就会出现错误 我们还可以使用行标签来指定输出的行 DataFrame的loc方法...

“loc”在index的标签上进行索引,范围包括start和end. “ix”先在index的标签上索引,索引不到就在index的位置上索引(如果index非全整数),不包括end. ix / loc 可以通过行号和行标签进行索引,比如 df.loc['a'] , df.loc[1], df.ix['a'] , df.ix[1]...

如果用for来遍历,pandas比普通的python程序还要慢. 试试Series.apply函数来调用do_some_things_with_time,自然就得到了一个新的处理过的time列. df.time2=df.time.apply(do_some_things_with_time) 或者直接赋值给df.time也行

没办法,python返回值不固定,先判断返回值,再转换 if data is not None and data.__len__() > 0 and isinstance(data, pd.core.series.Series): data = pd.DataFrame(data).T

pd.DataFrame([s.split('/')],columns=['y','m','d'])

在dataframe中根据一定的条件,得到符合要求的某行元素所在的位置。 代码如下所示: [python] view plain copy df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]}, index=[10,20,30,40,50]) print(df) a = df[(df.B...

如果你要添加一千条记录,不要一条一条的concate。 可以试着每一百条组成一个小的dataframe,分十次粘上去,会快一点

虽然不知道是想解决怎样的具体问题,但按照您的思路来看,有可能是通过多重条件判断来检索出数据。如果是的话,可以看一下我的方法: 我来模拟一个问题,就是我想找出2016-10-02号离职的人当中,哪些人的入职日期是在2015-01-01和2015-02-01这个...

首先,既然你要画残差(residual)的qqplot 那一定要先做回归。 你没说明回归自变量和因变量都是什么,假设第二列是因变量pressure[2],第三列是自变量pressure[3] 1.回归 >lm.fitqqnorm(lm.fit$res) >qqliine(lm.fit$res) 提取?就直接write.tabl...

In [36]: list(df['state']).index('ohio') Out[36]: 0 In [37]: list(df['state']).index('nevada') Out[37]: 1

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.wmjy.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com