例如:zhuanempty = pandas.DataFrame({"name":"","age":"","sex":""})
想要向empty中插入一行数据,shu可以用同样的方法。
(1)首先,要创建一个DataFrame。要注意,在这里需加入index属性,new = pandas.DataFrame({"name":"","age":"","sex":""},index=["0"])。
(2)然后,开始插值。ignore_index=True,可以帮助忽略index,自动递增。
empty.append(new,ignore_index=True)
(3)最重要的,赋值给empty.
empty = empty.append(new,ignore_index=True)
否则,数据始终没有写入。
我们先说一下DataFrame是什么:
1、DataFrame是一种数据框结构,相当于是一个矩阵形式,单元格可以存放数值、字符串等,这和excel表很像;
2、DataFrame是有 行(index)和 列(columns)可以设置的;
有了示例,我们就能明白创建时需要传入数据,指定index(行索引名)和columns(列名);
在我们需要将单个元素的字典直接转为DataFrame时,程序会报错,需要适当做些转换,指定行索引或者列索引才行;
在增加列的时候我们用到了一个索引loc,后面我们再详细对loc进行说明,此处先知道可以这样使用。
文本字符串数据处理之前,一定要先转为字符(.str)再进行处理
loc 和 iloc如果容易记混,你就取巧记忆,index是索引
所以iloc则是依据位置索引进行取数,没有i的则是按照名称进行提取数据
原谅我很懒,比较喜欢这样框架式的笔记,所以文字就会比较少(#^.^#)!!!
DataFrame的单元格可以存放数值、字符串等,这和excel表很像。同时DataFrame可以设置列名columns与行名index,可以通过像matlab一样通过位置获取数据也可以通过列名和行名定位,比较像matlab里面的table格式。下面将对DataFrame的基本 *** 作进行梳理和介绍:(下文中用df代指DataFrame格式)
方法1:直接生成df
方法2:字典转化为df
方法3:读取txt/excel文件时,输出的就是df格式
方法4:从矩阵A转化为df
注:pd.DataFrame和pd.Series是两个不同的函数
取单行后是一个Series,Series有index而无columns
'Series' object has no attribute 'columns'
去除nan值:
【1】pandas dataframe删除一行或一列:drop函数 https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/79306639
注意:
df.append生成了新的对象
list.append 直接修改原对象
如果要合并多个Dataframe,可以用list把几个Dataframe装起来,然后使用concat转化为一个新的Dataframe
拆分
使用sum默认对每列求和,sum(1)为对每行求和
两个series可以直接进行加减乘除计算
pd.set_option('display.width', 200) # 横向最多显示多少个字符, 一般80不适合横向的屏幕,平时多用200.
pd.set_option('display.max_columns', 12)
pd.set_option('display.max_rows', 10) # 显示的最大行数和列数
pd.set_option('colheader_justify', 'left')显示的单元格内容靠左边还是右边
【1】 DataFrame多重索引 https://blog.csdn.net/kylinxjd/article/details/98621546
【1】Python在Dataframe中新添加一列 https://blog.csdn.net/zx1245773445/article/details/99445332
【2】插入:pandas-DataFrame列移动 https://blog.csdn.net/sinat_41701878/article/details/80945861
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