DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。values,columns,index,shape若索引为汉字，有时...

pd.DataFrame（）函数是创建一个二维表传入的两个参数：第一个是所存放的数据np.random.rand(100,4)这个的意思是生成指定维度的的[0,1)范围之间的随机数，生成为维度100行4列的二维数组，下面的例子你可以作为参照...

info查看索引，数据类型和内存信息  df.info【DataFrame函数】describe查看每列的统计汇总信息，DataFrame类型 df.describe()count  返回每一列中的非空值的个数  ...

df是DataFrame的缩写，这里表示读取进来的数据，比如，最简单的一个实例：importpandasaspddf=pd.read_excel(r'C:\Users\Shan\Desktop\x.xlsx')print(df.head())df.head()会将excel表格中的第一行看作列名，并...

（3）筛选第一列大于1或第二列大于30的数据打印结果为：3、对dataFrame进行函数操作（1）转置输出结果：4、删除dataFrame中的某行（1）删除索引为ac的2行（2）删除列名为1,3的2列5、遍历dataframe...

apply()函数可以将一个自定义的函数应用于一个Series或DataFrame的每一个元素或每一行，生成一个新的Series或DataFrame。在Series上应用apply()函数，将会对Series中的每个元素执行指定的函数。在DataFrame上使用apply()函数，...

函数应用和映射numpy的元素级数组方法，也可以用于操作Pandas对象:另一个常见的操作是，将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。DataFrame的apply方法即可实现此功能。元素级的Python函数也是可以用的,使用applymap方法:...

df=pd.DataFrame({'A':[1,2,2,3],'B':[1,1,1,1]})pd.unique(df['A'])#array([1,2,3])pd.unique(df['B'])#array([1])3.10DataFrame.rolling计算时间窗口数据pandas中的rolling函数,...

函数concat()的格式如下:concat([dataFrame1,dataFrame2,...],ignore_index=True)其中,dataFrame1等表示要合并的DataFrame数据集合;ignore_index=True表示合并之后的重新建立索引。其返回值也是DataFrame类型。concat()函数和append(...

apply()和applymap()是DataFrame数据类型的函数，map()是Series数据类型的函数。apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据，applymap()是element-wise的，作用于每个DataFrame的每个数据。map()也是element-wise的，对Series...