如果单纯想根据索引进行合并,使用join方法会更加简单:
left2 = pd.DataFrame([[1.0,2.0],[3.0,4.0],[5.0,6.0]],index = ['a','c','e...c 4.0
d 5.0
e 6.0
dtype: float64
3、数据转换
3.1 移除重复数据
移除重复数据,使用drop_duplicates方法...,该方法默认判断全部列,不过我们也可以根据指定列进行去重.
data = pd.DataFrame({'k1':['one']*3 + ['two'] * 4,'k2':[1,1,2,3,3,4,4]}...你如果不想接受这些自动给出的列名,你可以用(name,function)的方法指定你的列名:
grouped_pct.agg([('foo','mean'),('bar',np.std)])
?...如果传入apply的方法里有可变参数的话,我们可以自定义这些参数的值:
tips.groupby(['smoker','day']).apply(top,n=1,column='total_bill')