rename 函数将文件或目录从 oldname 更改为 newname。此操作就像移动操作一样。因此，我们也可以使用此 rename 函数来移动文件。此函数存在于 stdio.h 库头文件中。rename 函数的语法如下所示：int rename(const char * oldname, const char * newname);rename() 函数的功能它接受两个参数。一个是 oldname，另一个是 newname。这两个参数是指向常量字符的指针，它们定义文件的旧名称和新名称。如果文件重命名成功，则返回零，否则返回非零整数。在重命名操作期间…… 阅读更多

为了在 Pandas 中将两个 Series 合并到一个 DataFrame 中，我们可以使用 concat() 方法连接两个 Series。步骤创建具有两个元素的 Series 1，其中索引是 ['a', 'b']，名称是 Series 1。打印 Series 1。创建具有两个元素的 Series 2，其中索引是 ['a', 'b']，名称是 Series 2。打印 Series 2。沿特定轴连接 Pandas 对象，并在其他轴上使用可选的集合逻辑。打印生成的 DataFrame。示例实时演示import pandas as pd s1 = pd.Series([4, 16], index=['a', 'b'], name='Series 1') print "输入 series 1 为：", s1 s2 = pd.Series([3, 9], index=['a', 'b'], name='Series 2') print "输入 series 2 为："... 阅读更多

为了对 Pandas DataFrame 的多个列进行排序，我们可以使用 sort_values() 方法。步骤创建一个二维的、大小可变的、可能是异构的表格数据，df。打印输入 DataFrame，df。初始化一个变量 col 来对列进行排序。打印排序后的 DataFrame。示例实时演示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 为：", df col = ["x", "y"] df = df.sort_values(col, ascending=[False, True]) print "排序列", col, "后 DataFrame 为：", df输出输入 DataFrame 为：    x  y  z 0  5  4  9 1  2  7  3 2  7  5  5 3  0  1  1 排序列 ['x', 'y'] 后 DataFrame 为：    x  y  z 2  7  5  5 0  5  4  9 1  2  7  3 3  0  1  1

为了对 Pandas DataFrame 中的一列进行排序，我们可以使用 sort_values() 方法。步骤创建一个二维的、大小可变的、可能是异构的表格数据，df。打印输入 DataFrame，df。初始化一个变量 col 来对列进行排序。打印排序后的 DataFrame。示例实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {      "x": [5, 2, 7, 0],      "y": [4, 10, 5, 1],     `"z": [9, 3, 5, 1]   } ) print "输入 DataFrame 为：", df col = "x" df = df[col].sort_values(ascending=False) print "排序列", col, "后 DataFrame 为：", df输出输入 DataFrame 为：    x  y  z 0  5  4  9 1  2 10  3 2  7  5  5 3  0  1  1 排序列 x 后 DataFrame 为： 2  7 0  5 1  2 3  0 Name: x, dtype: int64

我们可以使用 lambda 表达式在 DataFrame 的列上使用 apply() 函数。步骤创建一个二维的、大小可变的、可能是异构的表格数据，df。打印输入 DataFrame，df。使用 apply() 方法用 lambda x: x*2 表达式覆盖列 x。打印修改后的 DataFrame。示例实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 5],       "y": [4, 10, 5, 10],       "z": [1, 1, 5, 1]    } ) print "输入 DataFrame 为：", df df['x'] = df['x'].apply(lambda x: x * 2) print "应用乘以 2 后 DataFrame 为：", df输出输入 DataFrame 为：    x  y  z 0  5  4  1 1  2 10  1 2  1  5  5 3  5 10  1 应用乘以 2 后 DataFrame 为：     x  y   z 0  10  4   1 1   4 10   1 2   2  5   5 3  10 10   1

为了在 Pandas 中计算 DataFrame 列中值的频率，我们可以使用 df.groupby(列名).size() 方法。步骤创建一个二维的、大小可变的、可能是异构的表格数据，df。打印输入 DataFrame，df。打印列 x 的频率。打印列 y 的频率。打印列 z 的频率。示例实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 5],       "y": [4, 10, 5, 10],       "z": [1, 1, 5, 1]    } ) print "输入 DataFrame 为：", df col = "x" count = df.groupby('x').size() print "列", col, "中值的频率，"... 阅读更多

为了检查 Pandas DataFrame 中是否存在列，我们可以执行以下步骤：步骤创建一个二维的、大小可变的、可能是异构的表格数据，df。打印输入 DataFrame，df。用列名初始化 col 变量。创建一个用户定义的函数 check() 来检查 DataFrame 中是否存在列。用有效的列名调用 check() 方法。用无效的列名调用 check() 方法。示例实时演示import pandas as pd def check(col):    if col in df:       print "列", col, "存在于 DataFrame 中。"    else:       print "列", col, "不存在于 DataFrame 中。" df = pd.DataFrame( ... 阅读更多

为了在 Pandas DataFrame 中选择除一列之外的所有列，我们可以使用 df.loc[:, df.columns != ]。步骤创建一个二维的、大小可变的、可能是异构的表格数据，df。打印输入 DataFrame，df。用要排除的列名初始化变量 col。使用 df.loc[:, df.columns != col] 创建另一个不包含特定列的 DataFrame。打印不包含 col 列的 DataFrame。示例实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 9],       "y": [4, 1, 5, 10],       "z": [4, 1, 5, 0]    } ) print("输入 DataFrame 为：", df) col ... 阅读更多

为了从 DataFrame 的单元格获取值，我们可以使用 index 和 col 变量。步骤创建一个二维的、大小可变的、可能是异构的表格数据，df。打印输入 DataFrame，df。初始化 index 变量。初始化 col 变量。获取对应于 index 和 col 变量的单元格值。打印单元格值。示例实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 9],       "y": [4, 1, 5, 10],       "z": [4, 1, 5, 0]    } ) print("输入 DataFrame 为：", df) index = 2 col = "y" cell_val = df.iloc[index][col] print ... 阅读更多

为了用零或其他值替换 Pandas DataFrame 中某列的 NaN 值，我们可以使用 df.fillna() 方法。步骤：创建一个二维的、大小可变的、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame，df。使用 df.fillna(0) 将 DataFrame 中的 NaN 值替换为 0。类似地，使用 df.fillna(5) 和 df.fillna(7) 分别将 DataFrame 中的 NaN 值替换为 5 和 7。打印替换 NaN 值后的 DataFrame。示例 在线演示导入 pandas 和 numpy 库：import pandas as pd import numpy as np 创建 DataFrame：df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, np.nan, 1, np.nan],       "y": [np.nan, 1, np.nan, 10],       "z": [np.nan, 1, np.nan, np.nan]    } ... 阅读更多