要计算 DataFrame 中的行和列的数量，请使用 shape 属性。首先，假设我们在桌面上有一个 CSV 文件，如下所示路径 -C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv 读取 CSV 文件 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv") 现在让我们使用 shape 计算行和列 dataFrame.shape 示例以下为代码 - import pandas as pd # 读取 csv 文件 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv") print("DataFrame...", dataFrame) # 在 DataFrame 中计算行和列的数量 print("DataFrame 中的行和列的数量 = ", dataFrame.shape) # 返回前 5 行记录 print("具有特定数量的 DataFrame ... 阅读更多

要从 DataFrame 中显示特定数量的行，请使用 head() 函数。将参数设置为要获取的行记录的数量。例如，对于 10 行，请提及 -dataFrame.head(10) 首先，让我们导入带有别名的所需库 -import pandas as pd 我们的 CSV 文件在桌面上，如下所示路径 -C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv 让我们读取 CSV 文件并创建 Pandas DataFrame -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv") 返回特定数量的行，即在本例中，我们返回前 5 行记录 -dataFrame.head(5) 示例以下为代码 import pandas as pd # 读取 csv ... 阅读更多

要迭代并获取包含所需文本的行，请使用 itertuples() 和 find() 方法。itertuples() 迭代 DataFrame 行。首先，让我们导入带有别名的所需库 -import pandas as pd 我们的 CSV 文件在桌面上，如下所示路径 -C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv 让我们读取 CSV 文件并创建 Pandas DataFrame -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv") 迭代并获取包含特定文本的行。我们正在获取包含文本“Lamborghini”的 Car 列 -for k in dataFrame.itertuples():    if k[1].find('Lamborghini') != -1: print(k) 示例以下为代码 import pandas as pd ... 阅读更多

在 Python Pandas 中，可以通过多种方式过滤行并获取任何特定列值，其中一种是使用 Pandas contains() 方法。通常，此方法应用于字符串类型的列，根据子字符串过滤行（即通过验证列是否包含特定子字符串）。涉及的步骤在 Pandas 中过滤行的步骤如下读取 CSV 文件 ... 阅读更多

要按单个列对 CSV 进行排序，请使用 sort_values() 方法。在 sort_values() 方法中设置要排序的列。首先，让我们使用 DataFrame 读取我们的 CSV 文件“SalesRecords.csv” -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords.csv") 按单个列“Car”排序 -dataFrame.sort_values("Car", axis=0, ascending=True, inplace=True, na_position='first') 接下来，按单个列“Reg_Price”排序 -dataFrame.sort_values("Reg_Price", axis=0, ascending=True, inplace=True, na_position='first') 示例以下为代码 import pandas as pd # DataFrame 用于读取我们的输入 CS 文件 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords.csv") print("输入 CSV 文件 = ", dataFrame) # 按 Car 列排序 dataFrame.sort_values("Car", axis=0, ascending=True, inplace=True, na_position='first') print("排序后的 CSV 文件（按 ... 阅读更多

要读取文件夹中的所有 excel 文件，请使用 Glob 模块和 read_csv() 方法。假设以下是在目录中的 excel 文件 -首先，让我们设置路径并获取 csv 文件。我们的 CSV 文件位于 MyProject 文件夹中 -path = "C:\Users\amit_\Desktop\MyProject\" 从上述路径读取扩展名为 .csv 的文件 -filenames = glob.glob(path + "\*.csv") 现在让我们编写一个 for 循环来迭代所有 csv 文件，读取并打印它们 -for file in filenames: # 读取 csv 文件 print("读取文件 = ", file) ... 阅读更多

Seaborn 中的小提琴图用于绘制箱线图和核密度估计的组合。使用 seaborn.violinplot()。使用 inner 参数（值为 quartile）将四分位数设置为水平线。假设以下为 CSV 文件形式的数据集 -Cricketers.csv 首先，导入所需的库 -import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame 中 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv") 绘制带有 Role 和 Age 的小提琴图。通过传递显式顺序来控制框顺序，即基于“Role”排序。将四分位数设置为水平 ... 阅读更多

Seaborn 中的 Swarm 图用于绘制具有非重叠点的分类散点图。为此使用 seaborn.swarmplot()。使用 seaborn.boxplot() 在箱线图顶部绘制观测值群。假设以下为 CSV 文件形式的数据集 -Cricketers2.csv 首先，导入所需的库 -import seaborn as sb import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame 中 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv") 在箱线图顶部绘制观测值群 -sb.boxplot(x = "Matches", y = "Role", data= dataFrame, whis=np.inf) sb.swarmplot(x ... 阅读更多

Seaborn 中的 Swarm 图用于绘制具有非重叠点的分类散点图。为此使用 seaborn.swarmplot()。通过传递显式顺序来控制 Swarm 顺序，即使用 order 参数基于特定列排序 -假设以下为 CSV 文件形式的数据集 -Cricketers2.csv 首先，导入所需的库 -import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame 中 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv") 绘制带有 Academy 和 Matches 的 Swarm 图。通过传递显式顺序来控制 Swarm 顺序 ... 阅读更多

Seaborn 中的 Swarm 图用于绘制具有非重叠点的分类散点图。seaborn.swarmplot() 用于此目的。要根据两个分类变量对群体进行分组，请使用 x、y 或 hue 参数在 swarmplot() 中设置这些变量。假设以下是我们数据集的 CSV 文件形式：Cricketers2.csv首先，导入所需的库 -import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame 中 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv")根据两个分类变量对群体进行分组 -sb.swarmplot(x = "Role", y = "Matches", hue = "Academy", ... 阅读更多