未经同意请勿转载http://www.cnblogs.com/smallcrystal/ 前文已经详细介绍DataFrame与Series两种数据结构,下面介绍DataFrame与Series的数据基本手段 一.pandas两种数据结构的index是不可修改的,pandas对象的一个重要方法是reindex >>> f lie pop state year suoyin a 1.5 ohio 2000 b 1.3 ohio 2001 c
Pandas--ix vs loc vs iloc区别 0. DataFrame DataFrame 的构造主要依赖如下三个参数: data:表格数据: index:行索引: columns:列名: index 对行进行索引,columns 对列进行索引: import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6]] index = [0,1] columns=['a','b','c'] df = pd.DataFrame(data=data, index=index
在SQL语言中去重是一件相当简单的事情,面对一个表(也可以称之为DataFrame)我们对数据进行去重只需要GROUP BY 就好. select custId,applyNo from tmp.online_service_startloan group by custId,applyNo 1.DataFrame去重 但是对于pandas的DataFrame格式就比较麻烦,我看了其他博客优化了如下三种方案. 我们先引入数据集: import pandas as pd data=pd.read_
https://stackoverflow.com/questions/14808945/check-if-variable-is-dataframe Use the built-in isinstance() function. import pandas as pd def f(var): if isinstance(var, pd.DataFrame): print "do stuff"
1. Series Series 是一个类数组的数据结构,同时带有标签(lable)或者说索引(index). 1.1 下边生成一个最简单的Series对象,因为没有给Series指定索引,所以此时会使用默认索引(从0到N-1). # 引入Series和DataFrameIn [16]: from pandas import Series,DataFrame In [17]: import pandas as pd In [18]: ser1 = Series([1,2,3,4]) In [19