创建对象 创建Series对象 Series可以通过列表,标量值,字典,ndarray,其他函数来创建 创建DataFrame对象 DataFrame可以通过二维的ndarray,列表,字典,Sries构成的字典创建 ...
刚接触pandas不久,在处理特征时,碰到一个恶心的问题:用groupby聚合后,之前的dataframe对象变成了series对象,聚合的字段变成了索引index,导致获取这些字段时很麻烦,后面发现reset index 这个函数,兼职完美的解决了我的需求。 元素数据如下: 聚合后变成了这样: 尝试这样访问按照column的方式获取值,结果报错了,后面发现已经变成了Series对象了,不是Dat ...
2019-05-23 12:10 0 1578 推荐指数:
创建对象 创建Series对象 Series可以通过列表,标量值,字典,ndarray,其他函数来创建 创建DataFrame对象 DataFrame可以通过二维的ndarray,列表,字典,Sries构成的字典创建 ...
1、Series 可以直接用Series['索引名']:obj['a'] 也可以使用obj.a loc和iloc同样适用 2、DataFrame 使用DataFrame['列索引名']或者DataFrame.列索引 ...
用标量创建 Series 对象属性 Series 对象操作 ...
['three'] = range(5),区别是这种方法会修改原对象,而用assign不会。 2、添加行 ...
根据条件对数据集排序(sorting)也是一种重要的内置运算。要对行或列索引进行排序(按字典顺序), 可使用sort_index 方法, 它将返回一个已排序的新对象: 而DataFrame, 则可以根据任意一个轴上的索引进行排序: 降序 数据默认是按照升序排序的, 但也 ...
在聚合操作中,需要指定键或分组方式,以及指定如何转换一列或多列数据的聚合函数。s 除了处理任意类型的值之外,Spark还可以创建以下分组类型: 最简单的分组通过在select语句中执行聚合来汇总整个DataFrame “group by”指定一个或者多个key也可以指定一个或者多个聚合 ...
一、基本操作demo # -*- coding: utf-8 -*import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame #第一个是放在df里面的随机数据,第二个是索引,也叫行,第三个叫列df1 ...
1. Dataframe分组用groupby("列名")或者groupby(["列名1","列名2"]) 2. Series分组用groupby(Series) ...