pandas中對DateFrame進行刪除操作

import pandas as pd

import numpy as np
# 建立dataframe資料
data1 = pd.dataframe(np.arange(12)
.reshape((4
,3))
,columns=
["a"
,"b"
,"c"])
print
(data1)
# axis=1表示刪除一列
data2 = data1.drop(
["a"
],axis=1)
# 預設情況下不會對自身進行操作，只是返回乙個操作的物件
data1.drop(
["b"
],axis=
1,inplace=
true
)# 對自身進行修改
# 輸出結果
print
(data1)
print
(data2)

import pandas as pd

import numpy as np
# 刪除行
data3 = pd.dataframe(np.arange(12)
.reshape((4
,3))
,columns=
["a"
,"b"
,"c"])
print
(data3)
# 刪除一行的用法，沒有使用axis=1這個引數
data4 = data3.drop(3)
# 在自身進行操作
data3.drop(
2,inplace=
true
)print
(data3)
print
(data4)

對pandas中describe的理解

例如讀入乙個資料 df pd.read csv somedata.csv 在探索資料的時候，可以使用describe函式，describe函式預設只列印出來numerical data的資料，對於object型別的不列印。例如 df.describe 缺省會把具有數值型別的資料的資訊列印出來。當然也...

pandas對DataFrame中列的操作

要獲取一列的資料，還是用中括號 的方式，跟 series 類似。比如嘗試獲取上面這個表中的 name 列資料 data name 因為我們只獲取一列，所以返回的就是乙個 series。可以用 type 函式確認返回值的型別 type data name 增加資料列有兩種辦法 可以從頭開始定義乙個 p...

對pandas中Series的map函式詳解

series的map方法可以接受乙個函式或含有對映關係的字典型物件。使用map是一種實現元素級轉換以及其他資料清理工作的便捷方式。dataframe中對應的是applymap 函式，當然dataframe還有apply 函式 1 字典對映 import pan程式設計客棧das as pd from...