pandas dataframe删除一行或一列：drop函数 【知识点】 用法： DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace...=False) 参数说明： labels 就是要删除的行列的名字，用列表给定 axis 默认为0，指删除行，因此删除columns时要指定axis=1； index 直接指定要删除的行 columns...直接指定要删除的列 inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe； inplace=True，则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无法返回。...因此，删除行列有两种方式： 1）labels=None,axis=0的组合 2）index或columns直接指定要删除的行或列 【实例】 # -*- coding: UTF-8 -*- import...pandas as pd df=pd.read_excel('data_1.xlsx') print(df) df=df.drop(['学号','语文'],axis=1) print(df) df=df.drop
目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...这样，行序就已经反转过来了，索引也重置为默认索引。 5. 反转列序 与反转行序类似，还可以用 loc 从左到右反转列序。 ?...把字符串转换为数值 再创建一个新的 DataFrame 示例。 ? 这个 DataFrame 里的数字其实是以字符串形式保存的，因此，列类型是 object。 ?...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?
目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...用 add_prefix 与 add_suffix 函数可以为所有列名添加前缀或后缀。 ? ? 4. 反转列序 反转 drinks 表的顺序。 ?...把字符串转换为数值 再创建一个新的 DataFrame 示例。 ? 这个 DataFrame 里的数字其实是以字符串形式保存的，因此，列类型是 object。 ?...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?
02 reindex和rename 学习pandas之初，reindex和rename容易使人混淆的一组接口，就其具体功能来看： reindex执行的是索引重组操作，接收一组标签序列作为新索引，既适用于行索引也适用于列标签名...，以新接收的一组标签序列作为索引，当原DataFrame中存在该索引时则提取相应行或列，否则赋值为空或填充指定值。...时对其中的每一行或每一列进行变换；而applymap则仅可作用于DataFrame，且作用对象是对DataFrame中的每个元素进行变换。...用于复位索引——将索引加入到数据中作为一列或直接丢弃，可选drop参数。...实际上，二者的操作即是SQL中经典的行转列与列转行，也即在长表与宽表之间转换。 ? 当然，实现unstack操作的方式还有pivot，此处不再展开。
作者：朱小五 来源：凹凸数据 大家好，我是小五 昨晚遇到一道数据行转列问题，差点翻了车，跟大家分享一下。 先跟大家讲一下，常见的行转列一般是这种形式： ?...这并不是常见的那种行转列啊！ ? 相当于分组筛选，然后横向拼接到一起？这思路也不对啊 不过既然是行转列，就先用df.pivot()莽一莽吧。...参数 说明 index （可选项）将现有的 column values 设置为新 DataFrame 的 index；没有设置index时，则使用现有的index作为新的 DataFrame 的index...[1] columns 将现有的 column values 设置为新 DataFrame 的 columns values （可选项）将现有的 column values 设置为新 DataFrame...所以需要设置 columns='小组',values='姓名'，不过这里 values 设置与否意义不大，因为一共两列，省略设置values的话，姓名自然会成为新DataFrame 的 values。
1 index pandas 中的 index 是行索引或行标签。...行标签可以说是 pandas 的灵魂一签，支撑了 pandas 很多强大的业务功能，比如多个数据框的 join, merge 操作，自动对齐等。...下面总结几个平时常用的关于 index 的操作 2 列转 index 有时，我们想把现有的数据框的某些列转化为 index，为之后的更多操作做准备。...列转 index 实现方法如下： In [1]: import pandas as pd In [2]: df1 = pd.DataFrame({'a':[1,3,5],'b':[9,4,12]})...Out[10]: a b0 1 91 3 42 5 12 4 index, 随心所欲 如果想按照某种规则，重新排序行数据或列数据
，代表不会导出第一行，也就是列头 读写文件注意 df.to_excel(writer, sheet_name='逐日流量', index=False) # header = 0 不要最顶上一行 pandas...列中的日期转换为没有时分秒的日期 df.to_excel("dates.xlsx") 向pandas中插入数据 如果想忽略行索引插入，又不想缺失数据与添加NaN值，建议使用 df['column_name...（可以调）；del()会删除原始数据 drop() 一次删除多行或多列，比较灵活 DataFrame.drop(labels,axis=0,level=None,inplace=False,errors..._append(temp, ignore_index=True) pandas数据转置 与矩阵相同，在 Pandas 中，我们可以使用 .transpose() 方法或 .T 属性来转置 我们的DataFrame...对象，将列表作为一列数据 df = pd.DataFrame(data, columns=['姓名']) df_transposed = df.T # 保存为行 # 将 DataFrame
可以明显注意到该函数的4个主要参数： values：对哪一列进行汇总统计，在此需求中即为name字段； index：汇总后以哪一列作为行，在此需求中即为sex字段； columns：汇总后以哪一列作为列...上述需求很简单，需要注意以下两点： pandas中的pivot_table还支持其他多个参数，包括对空值的操作方式等； 上述数据透视表的结果中，无论是行中的两个key（"F"和"M"）还是列中的两个key...上述在分析数据透视表中，将其定性为groupby操作+行转列的pivot操作，那么在SQL中实现数据透视表就将需要groupby和行转列两项操作，所幸的是二者均可独立实现，简单组合即可。...由于这里要转的列字段只有0和1两种取值，所以直接使用if函数即可： ?...值得指出，这里通过if条件函数来对name列是否有实际取值+count计数实现聚合，实际上还可以通过if条件函数衍生1或0+sum求和聚合实现，例如： ? 当然，二者的结果是一样的。
, sheet2中分别有下面的数据(相当于2张表) 现在要以ID做为作为Key，将二张表join起来，可以这样写： import pandas as pd pd1 = pd.read_excel(.../data/test.xlsx", index_col="Category") print("------行转列（前）----------") print(df) print("------行转列（后）...in months: # 遍历df for idx, data in df.iterrows(): if idx == month: # 生成新DataFrame...，直接放入rows数列 if found == 0: rows.append(row) # 构造新的DataFrame df_output =... 文档 2、官网 pandas.DataFrame.groupby 文档
本文介绍的是Pandas中4个行列转换的方法，包含： melt 转置T或者transpose wide_to_long explode（爆炸函数） 最后回答一个读者朋友问到的数据处理问题。...--MORE--> Pandas行列转换 pandas中有多种方法能够实现行列转换： [008i3skNly1gxerxisndsj311k0t0mzg.jpg] 导入库 import pandas as...id_vars：表示不需要被转换的列名 value_vars：表示需要转换的列名，如果剩下的列全部都需要进行转换，则不必写 var_name和value_name：自定义设置对应的列名，相当于是取新的列名...pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置 简单转置 模拟了一份数据，查看转置的结果： [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg...] 最后看一个简单的案例： [008i3skNgy1gxenhj6270j30p20riwgh.jpg] wide_to_long函数 字面意思就是：将数据集从宽格式转换为长格式 wide_to_long
重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...30 2 2024-06-01 杭州 20 3 2024-06-02 杭州 40 3. stack和 unstack stack 方法将数据的列索引转换为行索引...# 使用 stack 将列索引转换为行索引 stacked_df = pivot_df.stack() print(stacked_df) 输出： Date City 2024-06-01...20 赣州 45 2024-06-02 杭州 40 赣州 30 dtype: int64 # 使用 unstack 将行索引转换为列索引...=1).value is None: last_row = 0 else: last_row = ws.max_row # 将新的 DataFrame 追加到现有的 Excel 文件
目录 一 缘起 二 火花 2.1 内置函数实现行转列 2.2 经典case when实现 2.3 Python groupby 实现列转行 2.4 Python pandas 实现列转行 2.5 execl...问题： ps.哈哈哈哈，这不就是10次面试9次问的行转列嘛~ 讨论过程中： 大佬们纷纷谏言献策，集思广益。...group by 学生号 case when进阶，动态列数行转列： 但是，转换后列数不固定的情况下呢？对照上面的例子来说就是，假设我并不知道学生学了哪些科目的时候应该怎么做？...import pandas as pd df = pd.DataFrame([['夏洛特烦恼','沈腾/马丽/尹正/艾伦/王智'], ['缝纫机乐队','大鹏/...rowLine.add(field.getName()); } //新table从第二列开始，某一列的某个值对应旧table第一列的某个字段
0，大于80，替换为90 print(b) 指定轴求和 np.sum(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴最大值np.max(参数1: 数组;...参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴最小值np.min(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 行或列最大值索引np.argmax(参数1: 数组...; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 行或列最小值索引np.argmin(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴平均值mean(参数1: 数组...数组操作 △ n.reshape(arr,newshape,order=)数组，新形状，"C"-按行、"F"-按列、"A"-原顺序、"k"-元素在内存中痴线顺序 △ n.flat()数组元素迭代器。...：点到选中的行Ctrl+Shift+- #将代码块合并：使用Shift选中需要合并的框，Shift+m #在代码块前增加新代码块，按a；在代码块后增加新代码块，按b； #删除代码块，按dd #运行当前代码块
#通过DataFrame的T方法对原有的多层索引进行转置，即原有的列为索引，索引合并为列。...2012 2010 2011 2012 name 张三 张三 张三 李四 李四 李四 score 100 60 80 55 45 35 通过unstack将索引转换为列...(data=data,index=index) data.index.name=['period','year','dgreee'] #这里将第2个索即年份转换为了列。...张三 60 90 70 期末 A 李四 李四 李四 55 35 35 B 李四 李四 李四 45 45 25 通过stack将列转换为索引...#通过stack将列转回索引。
选自 Medium 作者：George Seif 机器之心编译 参与：思源 本文转自机器之心，转载需授权 Pandas 是一个 Python 软件库，它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法...（12）将目标类型转换为浮点型 pd.to_numeric(df["feature_name"], errors='coerce') 将目标类型转化为数值从而进一步执行计算，在这个案例中为字符串。...（13）将 DataFrame 转换为 NumPy 数组 df.as_matrix() （14）取 DataFrame 的前面「n」行 df.head(n) （15）通过特征名取数据 df.loc[feature_name...: 2 * height) 或： def multiply(x): return x * 2 df["height"].apply(multiply) （17）重命名行 下面代码会重命名 DataFrame...并仅显示值等于 5 的行： df[df["size"] == 5] （23）选定特定的值 以下代码将选定「size」列、第一行的值： df.loc([0], ['size']) 原文链接： https:
— 2.2 新增数据列 withColumn— withColumn是通过添加或替换与现有列有相同的名字的列，返回一个新的DataFrame result3.withColumn('label', 0)...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...下面的例子会先新建一个dataframe，然后将list转为dataframe，然后将两者join起来。...类型）： avg(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 count() —— 计算每组中一共有多少行，返回DataFrame有2列，一列为分组的组名，另一列为行总数...sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 — 4.3 apply 函数 — 将df的每一列应用函数f： df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach(f) 将
它包括了行索引和列索引，我们可以将 DataFrame 看成是由相同索引的 Series 组成的字典类型。...删除 DataFrame 中的不必要的列或行： Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行。比如我们想把“语文”这列删掉。...用于填充孔的值（例如0），或者用于指定每个索引（对于Series）或列（对于DataFrame）使用哪个值的Dict /Series / DataFrame。...A”，“B”，“C”和“D”列中的所有NaN元素分别替换为0,1,2和3。...用于将系列中的每个值替换为另一个值，该值可以从函数，a dict或a 派生Series。
数据透视表将每一列数据作为输入，输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。...数据基本情况 groupby数据透视表 使用 pandas.DataFrame.groupby 函数，其原理如下图所示。...('mean')累计函数，再将各组结果组合，最后通过行索引转列索引操作将最里层的行索引转换成列索引，形成二维数组。...默认聚合所有数值列 index 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的行 columns 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的列 aggfunc 聚合函数或函数列表，默认为'mean'...pandas.crosstab 参数 index：指定了要分组的列，最终作为行。 columns：指定了要分组的列，最终作为列。
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