ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 编程语言> 文章详细

python数据分析学习(3)pandas基本功能一

2020-03-01 21:51:01  阅读:297  来源: 互联网

标签:reindex 删除 传入 python drop 索引 基本功能 字符串 pandas


目录

  下面介绍pandas常见的基本功能,和python的基本数据类型进行比较可以看到pandas在操作大型数据集中的优势。

1.重建索引

(1)函数:reindex

(2)作用:创建一个符合新索引的新对象。

(3)内容:

  Series调用reindex方法时,会将数组按照新的索引进行排列,如果之前并不存在,则会引入缺失值NaN。

  DataFrame调用reindex方法时,会改变行和列索引。只传入一个序列时,行会重建索引;传入columns关键字参数时,列会重建索引。

(4)重要参数:ffill

  作用:重建索引时插值,按顺序把没有数据的标签补充数据。

(5)实例







2.轴向上删除条目

(1)函数:drop

(2)作用:在轴向上删除一个或更多的条目。

(3)内容:

  返回一个含有指示值或轴向上删除值的新对象。

  Series调用drop方法时,把字符串或者字符串序列列表当作参数传入并返回对象。

  DataFrame调用drop方法时,传入字符串序列列表会根据行标签删除值(轴0),传入axis=1或者axis='columns'会根据列标签删除值。

(4)重要参数:inplace

  作用:清除被删除的数据,并返回删除后的数据。

(5)实例








3.索引,选择与过滤

(1)索引
  Series的索引可以不只是整数,也可以是小数,字符串,切片,字符串索引列表,布尔值索引。还可以是字符串双向切片。
  DataFrame的索引可以是字符串,字符串索引列表选择列,切片和布尔值索引选择行。

标签:reindex,删除,传入,python,drop,索引,基本功能,字符串,pandas
来源: https://www.cnblogs.com/ITXiaoAng/p/12392342.html

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有