前言
文章目录前言1. DataFrame 对象创建1.1 通过列表创建 DataFrame 对象1.2 通过元组创建 DataFrame 对象1.3 通过集合创建 DataFrame 对象1.4 通过字典创建 DataFrame 对象1.5 通过Series 对象创建 DataFrame 对象1.6 通过 ndarray 创建 DataFrame 对象1.7 创建 DataFrame 对象时
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2023-12-09 21:10:46
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DataFrame类：DataFrame有四个重要的属性：index：行索引。columns：列索引。values：值的二维数组。name：名字。这个类是Pandas最重要的类之一。构建方法，DataFrame(sequence)，通过序列构建，序列中的每个元素是一个字典。frame=DateFrame构建完之后，假设frame中有'name','age','addr'三个属性，可以使用fame[
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2023-10-10 09:38:59
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# 使用Python读取DataFrame并设置列属性的完整指南
在数据科学与数据分析领域，Pandas库是Python中最重要的工具之一。Pandas允许我们轻松地处理和分析数据，通过DataFrame这一结构，为我们提供了类似于Excel表格的功能。然而，在处理数据的过程中，如何有效地读取DataFrame并设置其列属性是一个值得深入探讨的话题。本文将带您详细了解这一过程，并提供相应的代码示
4.2 Dataframe基本操作介绍dataframe最常用的padas对象，类似于excel表格。完成数据读取后，数据以Dataframe结构存储1.查看Dataframe常用属性values 元素 index 索引 columns 列名 dtypes 类型 size：元素个数 ndim：维度数 shape：数据形状（行、列数目） T：转置（行列转换）#导入
from sqlalchemy i
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2024-04-18 07:09:39
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python DataFrame结构及常用操作 Pandas模块是Python用于数据导入及整理的模块，对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用，故此这些要好好学学。Pandas模块的数据结构主要有两：1、Series ；2、DataFrame (一)介绍一下Series结构。1. 概述
The Series is the primary building block of
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2023-12-24 14:59:05
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# 理解和使用 Pandas DataFrame 的 dtype 属性
作为一名刚入行的小白，了解如何操作和管理数据是你成为一名优秀开发者的第一步。在 Python 的数据处理库 Pandas 中，DataFrame 是非常核心的数据结构之一。而每个 DataFrame 中的数据都有其数据类型（dtype），了解这些类型及如何获取它们是至关重要的。本文将详细介绍如何实现“Pandas DataF
原创
2024-08-07 08:52:55
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# Python获取DataFrame的属性名
在数据分析和机器学习中，经常会使用到Python中的pandas库进行数据处理和分析。其中，DataFrame是pandas库中最常用的数据结构之一。DataFrame类似于Excel中的表格，由行和列组成，每一列可以有不同的数据类型。在实际应用中，我们经常需要获取DataFrame的属性名，以便进行后续的数据处理和分析。
## 整体流程
下面
原创
2024-01-15 11:06:25
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1、常用属性如下ndim 返回DataFrame的维数；shape 返回DataFrame
原创
2022-08-02 17:13:15
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DataFrame结构DataFrame对象既有行索引，又有列索引行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0 列索引，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1DatatFrame的属性shapedf.shape—形状df.index--行索引df.columns--列索引df.values—值—ndarraydf.T-转置—注意:转置后行索引-列索引互换df.
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2023-12-31 13:37:35
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# Python 中使用 DataFrame 常见属性查看
在数据科学和分析中，Pandas 是一个非常流行的库，而 `DataFrame` 是其核心数据结构之一。`DataFrame` 类似于一个表格，具有行和列，可以很方便地存储和操作数据。在本文中，我们将介绍 `DataFrame` 的一些常见属性，以帮助你更好地理解和使用这个强大的工具。
## 什么是 DataFrame？
`Data
从对象开始说起对象有三要素：编号(有时候也称标识，identity)。创建对象都需要开一段内存去存储该对象，那么有一个唯一的标识去表示该对象，那么就是这个对象的编号。id()函数能返回一个代表其编号的整型数，CPython会返回内存的地址。如果两个变量引用同一个对象，那么他们的id函数返回值是一样的。值(value)。类型(type)。type()函数可以返回对象的类型。一个对象的类型可以是内置类
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2023-08-30 16:15:11
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DataFrame是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象，既有行索引，又有列索引行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0列索引，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1DataFrame属性shape – 形状index – 行索引columns – 列索引values – 查看值T – 转置head() – 查看头部内容tail() – 查看尾部
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2023-12-31 14:15:14
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# 如何在Spark DataFrame中修改列属性
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种流行的分布式计算框架。Spark 的 DataFrame API 使得用户可以以表格的方式来操作数据，方便性极高。在日常开发中，常常需要对 DataFrame 的列属性进行修改，比如改变列的数据类型、命名列或添加新列。本文将一起学习如何在 Spark 中实现这一目标。
## 流程概述
在S
原创
2024-08-27 05:26:18
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1.DataFrame常用属性、函数以及索引方式1.1DataFrame简介 DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame可以通过类似字典的方式或者.columnname的方式将列获取为一个Series。行也可以通过
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2023-07-18 16:46:24
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Python将hive的table表转成dataframe一步到位，代码如下：from pyhive import hive
import pandas as pd
def hive_read_sql(sql_code):
connection = hive.Connection(host='10.111.3.61', port=10000, username='account')
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2023-05-30 19:21:00
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定义：DataFrame是二维的、大小可变的、成分混合的、具有标签化坐标轴（行和列）的表数据结构。基于行和列标签进行计算。可以被看作是为序列对象（Series）提供的类似字典的一个容器，是pandas中主要的数据结构。形式： class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 参
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2024-03-27 23:30:08
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1. SeriesSeries 是一个类数组的数据结构，同时带有标签（lable）或者说索引（index）。1.1 下边生成一个最简单的Series对象，因为没有给Series指定索引，所以此时会使用默认索引(从0到N-1)。# 引入Series和DataFrameIn [16]: from pandas import Series,DataFrame
In [17]: import pandas
怎样删除list中空字符？ 最简单的方法：new_list = [ x for x in li if x != ” ]设有DataFrame结果的数据a如下所示：
a b c
one 4 1 1
two 6 2 0
three 6 1 6一、查看数据（查看对象的方法对于Series来说同样适用） 1.查看DataFrame前xx行或后xx行a
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2023-07-21 22:05:52
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这个repo 用来记录一些python技巧、书籍、学习链接等，欢迎star
github地址用pandas中的DataFrame时选取行或列：import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Sereis, DataFrame
ser = Series(np.arange(3.))
data = DataFrame(np.ara
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2023-07-10 21:18:47
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print np.mean(df.title.apply(lambda x: len(x)))
# 24.072694718
print df.title.apply(lambda x: len(x) < 30).value_counts()
"""
True 4069
False 1516
"""
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2023-07-03 23:30:09
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