1)创建DataFrame的通用函数:df=pd.DataFrame(values,index,columns)pd.dataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],index=['a','b','c'],columns=['bj','sh','sz'])pd.dataFrame

data:用于制作数据透视表的DataFrame的某列数据，输入列名即可index：行分组标签columns:列分组标签aggfunc:汇总计算方法,默认为(mean)可以用字典为不同的列指定不同的累计函数，此时data可以缺失...

这时就需要使用到rename()函数，rename()函数使用时比较简单。源数据现在我们想要把'表1Lat'和'表1Lon'改为维度和经度：其中columns代表要对列名进行修改，在Python的pandas库里面，跟列名有关的一般都是用columns，而不是...

data=[['Tom',10],['Dick',15],['Harry',20]]使用pandas将列表转换成DataFramedf=pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])使用to_excel函数将DataFrame保存为excel文件df.to_...

df.columns=['A','B']print(df)结果：AB0111222、只修改指定列列名如：a修改为Adf.rename(columns={'a':'A'},inplace=True)print(df)1212结果Ab0111222331其他df：任意的PandasDataFrame...

增加inplace=True作为参数，可以就地修改对象，不会返回新的对象。在pandas中，有多个方法可以选取和重新组合数据。对于DataFrame，表5-4进行了总结适用于Series和DataFrame的基本统计分析函数：传入axis='columns'或axis=1将会...

快速回顾下Pandas创建索引的常见方法：In[1]:In[2]:Out[2]:新的间隔索引IntervalIndex通常使用interval_range()函数来进行构造，它使用的是数据或者数值区间，基本用法：In[3]:Out[3]:In[4]:Out[4]:以时间...

values、index、columns参数都比较好理解，就是指定index作为纵轴索引、columns作为横轴索引来观察指定的values值，另外aggfunc指定的是均值函数（mean），下面边用边深入理解。index、columns参数必须传一个，否则会报以下错误：只...

pandas中的函数pivot_table可以实现数据透视表，它的参数如下，下面我们来一个个的学习。我们的数据源和上面excel的一样。我们将上表中“Status”列定义为category，并按我们想要的查看方式设置顺序（可选）此外，可以有多个...

df.groupby('a')['b'].agg({'result1':np.mean,'result2:':np.sum}) #通过dict传入多函数，key为生成结果的columns七、分组转换拆分-应用-合并：transform、apply1.数据分组转换transform(1)方法一、先...