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python中对已经生成的SEriEs,怎样组合成DAtAFrAmE

In [3]: import pandas as pdIn [4]: a = pd.Series([1,2,3])In [5]: b = pd.Series([2,3,4])In [6]: c = pd.DataFrame([a,b])In [7]: cOut[7]: 0 1 20 1 2 31 2 3 4不过pandas直接用列表生成dataframe只能按行生成,如果是字典可以按列生成,比...

因为你引用g.col[1:]的时候index没有变化,1,2,3,4对应的还是1,3,5,7。只是少了row 0 而已这样你用g.col[1:] - g.col[:]的时候,相减的并不是你想象的, pandas会找相同的index做运算。所以1,2,3,4位置对应的值都一长肌拜可之玖瓣雪抱磨样,减完...

import json import pandas as pd db = json.loads(open('pruItems.json', 'r').read()) pieces = [] for d in db: if d['data']: df = pd.DataFrame(d['data']) df.columns = ['date', 'bid', 'ask'] df = df.set_index('date') pieces.append(...

我知道 私我

可以的。使用apply方法。例如 s.apply(lambda x: x + 1)df.apply(lambda x: x + 1)dataframe默认是针对所有列都进行操作。

如果列明中包含空格、减号、加号等等的符号的时候,比如有一列的名字是"hello world"就不能用aa.hello world了。只能用a['hello world']

import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字...

使用DataFrame查看数据(类似SQL中的select): from pandas import DataFrame #从pandas库中引用DataFrame df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail()...

print str(dataframe)

DataFrame创建方法有很多,常用基本格式是:DataFrame 构造器参数:DataFrame(data=[],index=[],coloumns=[]) In [272]: df2=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four']) In [273]:...

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