2020-05-07 ...
目录 一 抽样查看 二 形状 三 基本信息df.info 四 数据类型df.dtypes 五 索引值内容df.axes 六 其他常见信息 加载完数据后,需要对数据的全貌有所了解。源Excel文件df info.xlsx: 一 抽样查看 二 形状 三 基本信息df.info df.info 查看数据框行索引范围RangeIndex 列数据类型columns 是否有缺失 每列行统计 内存大小memo ...
2021-04-20 16:00 0 244 推荐指数:
2020-05-07 ...
Pandas 主要用于对数据的处理 import pandas as pd 以下 df 为 DataFrame对象 pd.DataFrame() # 创建实例化对象 df pd.ExcelFile() # 读取.xls文件 pd.read_sql_quary ...
一、初识DataFrame dataFrame 是一个带有索引的二维数据结构,每列可以有自己的名字,并且可以有不同的数据类型。你可以把它想象成一个 excel 表格或者数据库中的一张表DataFrame是最常用的 Pandas 对象。 二、数据框的创建 1.字典套列表方式创建 ...
让我们讨论一下如何在pandas python中串联两列数据框。我们可以使用以下功能来做到这一点: concat() append() join() 示例1:使用该concat()方法。 ...
数据框是用于存储数据的二维结构,分为行和列,一行和一列的交叉位置是一个cell,该cell的位置是由行索引和列索引共同确定的。可以通过at/iat,或loc/iloc属性来访问数据框的元素,该属性后跟一个中括号:[row,col],中括号内 row表示行索引或行标签,col表示列索引或列标签 ...
数据集: 代码: train=pd.read_csv('./1.csv') print(train.info()) 输出: id一列均为整数所以它的类型为int64 w一列均为字符所以它的类型为object e一列含有整数 ...
查看数据信息: 1. 基本语法格式: 基本语法格式:select 字段名/* from 表名 空/where 匹配查询字段条件 匹配条件符号信息 >,<,=,<=,>=,! 匹配条件逻辑符号 and ,or 2. 表数据排序查看: 语法格式:select ...
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