有时，可能需要获取特定列的平均值或包含数值的所有列的平均值。这可以使用 mean() 函数来实现。“平均值”指的是求所有值的总和并除以数据集中值的总数。让我们看一个演示——示例 实时演示import pandas as pd my_data = {'Name':pd.Series(['Tom', 'Jane', 'Vin', 'Eve', 'Will']), 'Age':pd.Series([45, 67, 89, 12, 23]), 'value':pd.Series([8.79, 23.24, 31.98, 78.56, 90.20]) } print("The dataframe is :") my_df = pd.DataFrame(my_data) print(my_df) print("The mean is :") print(my_df.mean())输出The dataframe is ... 阅读更多

有时，可能需要获取特定列的总和。这可以使用“sum”函数来实现。需要计算总和的列可以作为值传递给 sum 函数。还可以传递列的索引来查找总和。让我们看一个演示——示例 实时演示import pandas as pd my_data = {'Name':pd.Series(['Tom', 'Jane', 'Vin', 'Eve', 'Will']), 'Age':pd.Series([45, 67, 89, 12, 23]), 'value':pd.Series([8.79, 23.24, 31.98, 78.56, 90.20]) } print("The dataframe is :") my_df = pd.DataFrame(my_data) print(my_df) print("The sum of 'age' column is :") print(my_df.sum(1))输出The dataframe is ... 阅读更多

数据框是一种二维数据结构，其中数据以表格格式存储，以行和列的形式表示。它可以被视为 SQL 数据表或电子表格的表示形式。可以使用不同的方法删除数据框中的列。我们将看到 pop 函数，它将需要删除的列的名称作为参数，并将其删除。示例 实时演示import pandas as pd my_data = {'ab' : pd.Series([1, 8, 7], index=['a', 'b', 'c']), 'cd' : pd.Series([1, 2, 0, 9], index=['a', 'b', 'c', 'd']), 'ef' : pd.Series([56, 78, 32], index=['a', 'b', ... 阅读更多

数据框是一种二维数据结构，其中数据以表格格式存储，以行和列的形式表示。它可以被视为 SQL 数据表或电子表格的表示形式。可以使用不同的方法删除数据框中的列。我们将看到“del”运算符，它将需要删除的列的名称作为参数，并将其删除——示例 实时演示import pandas as pd my_data = {'ab' : pd.Series([1, 8, 7], index=['a', 'b', 'c']), 'cd' : pd.Series([1, 2, 0, 9], index=['a', 'b', 'c', 'd']), 'ef' : pd.Series([56, 78, 32], index=['a', ... 阅读更多

数据框是一种二维数据结构，其中数据以表格格式存储，以行和列的形式表示。它可以被视为 SQL 数据表或电子表格的表示形式。它可以使用以下构造函数创建——pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy)让我们了解如何使用 Series 字典创建数据框。Series 是“Pandas”库中的一种一维数据结构。轴标签统称为索引。Series 结构可以存储任何类型的数据，例如整数、浮点数、字符串、Python 对象等。让我们看一个例子 ... 阅读更多

数据框是一种二维数据结构，其中数据以表格格式存储，以行和列的形式表示。它可以被视为 SQL 数据表或电子表格的表示形式。它可以使用以下构造函数创建——pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy)可以通过多种方式向数据框添加新列。让我们看看其中一种方式，其中通过首先形成一个 Series 数据结构并将此作为附加列传递到现有数据框来创建新列。让我们看看代码的实际操作——示例 实时演示import pandas as ... 阅读更多

数据框是一种二维数据结构，其中数据以表格格式存储，以行和列的形式表示。它可以被视为 SQL 数据表或电子表格的表示形式。它可以使用以下构造函数创建——pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy)“data”、“index”、“columns”、“dtype”和“copy”不是必需的值。可以将字典列表作为输入传递给数据框。默认情况下，字典的键被视为列名。让我们看一个例子——示例 实时演示import pandas as pd my_data = [{'ab' : 34}, {'mn' : 56}, { 'gh' : ... 阅读更多

当索引值自定义时，它们使用 series_name[‘index_value’] 进行访问。“index_value”传递给 Series，并尝试与原始 Series 匹配。如果找到，相应的数也会显示在控制台上。当尝试访问的索引在 Series 中不存在时，它会抛出一个错误。如下所示。示例 实时演示import pandas as pd my_data = [34, 56, 78, 90, 123, 45] my_index = ['ab', 'mn' ,'gh', 'kl', 'wq', 'az'] my_series = pd.Series(my_data, index = my_index) print("The series contains following elements") print(my_series) print("Accessing elements using customized index") print(my_series['mm'])输出The series ... 阅读更多

当索引值自定义时，它们使用 series_name[‘index_value’] 进行访问。“index_value”传递给 Series，并尝试与原始 Series 匹配。如果找到，相应的数也会显示在控制台上。让我们看看如何显示多个元素。示例 实时演示import pandas as pd my_data = [34, 56, 78, 90, 123, 45] my_index = ['ab', 'mn' ,'gh', 'kl', 'wq', 'az'] my_series = pd.Series(my_data, index = my_index) print("The series contains following elements") print(my_series) print("Accessing multiple elements using customized index") print(my_series[['mn', 'az', 'wq', 'ab']])输出The series contains following elements ab  34 mn  56 gh  78 kl  90 wq ... 阅读更多

标量或常数值定义一次，并在 Series 数据结构的所有行/条目中重复。以下是一个示例——示例 实时演示import pandas as pd my_index = ['ab', 'mn' ,'gh', 'kl'] my_series = pd.Series(7, index = my_index) print("This is series data structure created using scalar values and specifying index values") print(my_series)输出This is series data structure created using scalar values and specifying index values ab   7 mn   7 gh   7 kl   7 dtype: int64解释导入所需的库，并为其指定别名，以便于使用。索引列表... 阅读更多