我们可以使用不同的条件来比较 Pandas DataFrame 的所有列值。我们可以执行比较操作，例如 df[col]2，然后它将检查 col 中的所有值并比较它们是否大于 2。对于所有列值，如果条件成立，则返回 True，否则返回 False。让我们举个例子，看看它是如何完成的。步骤创建一个二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame df。初始化一个变量 col，包含列名。执行一些比较操作。打印结果 DataFrame。示例 import pandas as pd df = pd.DataFrame( ... 阅读更多

要连接两个以上的 Pandas DataFrames，请使用 concat() 方法。将 axis 参数设置为 axis = 1 以沿列连接。首先，导入所需的库 - import pandas as pd让我们创建第一个 DataFrame - dataFrame1 = pd.DataFrame(    { "Col1": [10, 20, 30], "Col2": [40, 50, 60], "Col3": [70, 80, 90],    }, index=[0, 1, 2], )让我们创建第二个 DataFrame - dataFrame2 = pd.DataFrame(    {       "Col1": [100, 110, 120], "Col2": [130, 140, 150], "Col3": [160, 170, 180], }, ... 阅读更多

equals() 函数用于检查两个 dataframes 是否完全相同。首先，让我们创建一个包含两列的 DataFrame1 - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } )创建一个包含两列的 DataFrame2 - dataFrame2 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000] ... 阅读更多

要在 Python Pandas 中按组统计唯一值，我们可以使用 df.groupby('column_name').count()。步骤创建一个二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame df。使用 df.groupby('rank')['id'].count() 查找每组唯一值的计数，并将其存储在变量“count”中。打印步骤 3 中的计数。示例 import pandas as pd df = pd.DataFrame(     {        "id": [1, 2, 1, 3, 5, 1, 4, 3, 6, 7],        'rank': [1, 4, 1, 2, 1, 4, 6, 1, 5, 3]     } ) print"输入 DataFrame 1 为：", df count = df.groupby('rank')['id'].count() print"等级的频率：", count输出输入 DataFrame 1 为：    id  rank 0   1    1 1   2    4 2   1    1 3   3    2 4   5    1 5   1    4 6   4    6 7   3    1 8   6    5 9   7    3 等级的频率： rank 1  4 2  1 3  1 4  2 5  1 6  1 Name: id, dtype: int64

要查找两个 DataFrame 之间的差异，您需要检查其是否相等。此外，还要检查列的相等性。让我们创建一个包含两列的 DataFrame1 - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } )创建一个包含两列的 DataFrame2 - dataFrame2 = pd.DataFrame(    { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ... 阅读更多

要在 Python Pandas 中查找按组和求和，我们可以使用 groupby(columns).sum()。步骤创建一个二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame df。使用 df.groupby().sum() 查找按组求和。此函数获取给定列并对其值进行排序。之后，根据排序后的值，它还会对其他列的值进行排序。打印按组求和。示例 import pandas as pd df = pd.DataFrame(     {        "Apple": [5, 2, 7, 0],        "Banana": [4, 7, 5, 1],        "Carrot": [9, 3, 5, 1]     } ) print "输入 DataFrame 1 ... 阅读更多

要创建列的子集，我们可以使用 filter()。通过此，我们可以使用 like 运算符过滤具有相似模式的列值。首先，让我们创建一个包含 3 列的 DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"], "Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500], "Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]})现在，让我们创建一个包含多个列的子集 - dataFrame[['Opening_Stock', 'Closing_Stock']]创建具有相似模式名称的子集 - dataFrame.filter(like='Open')示例以下是完整代码 - import pandas as pd dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"], "Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500], "Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]}) print"DataFrame...", dataFrame print"显示子集 ... 阅读更多

要在 Python Pandas 中根据列名获取列索引，我们可以使用 get_loc() 方法。步骤 - 创建一个二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame df。使用 df.columns 查找 DataFrame 的列。打印步骤 3 中的列。初始化一个变量 column_name。获取 column_name 的位置，即索引。打印 column_name 的索引。示例 - import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 7, 0],       "y": [4, 7, 5, 1],       "z": [9, 3, 5, 1]    } ) print"输入 DataFrame 1 为：", df columns = ... 阅读更多

当需要构建等位数元组时，使用“//”运算符和列表切片。示例以下是相同的演示 my_list = [5613, 1223, 966143, 890, 65, 10221] print("列表为：") print(my_list) my_result = [] for sub in my_list: mid_index = len(str(sub)) // 2 element_1 = str(sub)[:mid_index] element_2 = str(sub)[mid_index:] my_result.append((int(element_1), int(element_2))) print("结果列表为：") print(my_result)输出列表为： [5613, 1223, 966143, 890, 65, 10221] 结果列表为： [(56, 13), (12, 23), (966, 143), (8, 90), ... 阅读更多

当需要省略 K 长度行时，使用简单的迭代和“len”方法以及“append”方法。示例以下是相同的演示 my_list = [[41, 7], [8, 10, 12, 8], [10, 11], [6, 82, 10]] print("列表为：") print(my_list) my_k = 2 print("K 的值为") print(my_k) my_result = [] for row in my_list: if len(row) != my_k : my_result.append(row) print("结果列表为：") print(my_result)输出列表为： [[41, 7], [8, 10, 12, 8], [10, 11], [6, ... 阅读更多