pandas中dataframe的基本入門

1、生成dataframe

data=

df=pd.dataframe(data)
frame = pd.dataframe({'id': [1, 2, 3, 4], 'name': ['aa', 'bb', 'cc', 'dd'])
df=pd.read_sql("  ",conn())

2、檢視dataframe的資料型別

用dtypes方法，可以檢視dataframe中各列的資料型別

df.dtypes

python中dataframe對列的相關操作

df.columns

# 當列過多無法時，上述無法全部顯示所有列，用下面的方法
df.columns.values

df.shape

# 返回的是元祖型別（行數，列數）

只看行數：df.shape[0] 或者len（df）

只看列數：df.shape[1]

使用rename函式

6、更換列的順序

df=df['id','class','name']

7、檢視行資訊

df.index

df['a'].unique()

# 返回該列的不重複的值，array型別
df['a'].nunique()
# 返回該列不重複的值的個數

df['a'].value_counts()

df_insert['quantity']=df_insert['quantity'].astype('int64')

pandas中dict和dataFrame互轉

pd.dataframe dict a 使用df.to dict 缺省會把key和值分開 引數 dict 預設 list series split records index 如果是list dict 這種巢狀情況轉的df，迴轉需要使用records 拿上面的資料舉例，df b a b c 0 0 ...

pandas中的資料結構 DataFrame

型的資料結構 修改某一行 frame.values 0 d 2 frame name1 pay2 x d 2 y b 6000 z c 9000 修改某一行的值 frame.values 1 1 9000 frame name1 pay2 x d 2 y b 9000 z c 9000 獲取某行資料...

pandas的資料結構之DataFrame

dataframe是乙個 型的資料結構，它含有一組有序的列，每列可以是不同資料型別的資料。dataframe既有行索引也有列索引，可以將它看作為乙個由series組成的字典 共用同乙個索引 dataframe中的資料是以乙個或多個二維塊儲存的，而不是列表 字典或別的一維資料結構。a 通過字典建立，字...