pandas Series 的 align 方法用于根据相同的行和/或列配置来对齐两个 pandas Series 对象，这是通过指定 join、axis 等参数来实现的。pandas Series 的 align 方法并非合并两个 Series 对象，而是按特定顺序对齐它们。此方法接受 10 个参数：“other, join='outer', axis=None, level=None, copy=True, fill_value=None, method=None, limit=None, fill_axis=0, broadcast_axis=None”。其中，other、join 和 axis 参数非常重要。输出 Series 对象的对齐方式取决于这些参数。示例 1 import pandas as pd s1 = pd.Series([8, 4, 2, 1], ... 阅读更多

使用 DataFrame.empty 属性检查 DataFrame 是否包含数据（空或非空）。DataFrame.empty 属性返回一个布尔值，指示此 DataFrame 是否为空。如果 DataFrame 为空，则返回 True；如果 DataFrame 不为空，则返回 False。示例 1 在以下示例中，我们使用一些数据初始化了一个 DataFrame，然后应用 empty 属性来检查 empty 属性是否返回 False。# 导入 pandas 包 import pandas as pd # 创建一个空的 DataFrame df = pd.DataFrame([['a', 'b', 'c'], ['b', 'c', 'd'], ['d', ... 阅读更多

ndim 是 pandas DataFrame 中的一个属性，用于获取给定 DataFrame 对象的维数的整数/数字表示。众所周知，pandas DataFrame 是一种二维数据结构，用于以表格格式存储数据。无论行数和列数的长度或数据类型如何，DataFrame 的维数都不会受到影响。pandas DataFrame 的 ndim 属性的输出始终为 2。示例 1 在以下示例中，我们将 ndim 属性应用于 pandas DataFrame 对象“df”，此 DataFrame 使用单个… 阅读更多

ndim 是 pandas Series 中的一个属性，用于获取 Series 对象维数的整数表示。众所周知，pandas Series 是一种一维数据结构，因此此 ndim 属性的输出始终为 1。它不需要任何输入即可获取维数。无论行数和列数如何，pandas Series 的 ndim 属性始终返回 1。示例 1 在以下示例中，我们将 ndim 属性应用于 pandas Series 对象“s”。# 导入包 import pandas as pd import numpy as np # 创建 pandas Series ... 阅读更多

loc 是 pandas DataFrame 构造函数中的一个属性，用于根据行/列标签索引访问 DataFrame 的元素。.loc 属性采用 DataFrame 行和列的标签来访问元素组。“.loc”属性允许整数、整数列表以及包含整数、布尔数组等的切片对象作为输入，如果 DataFrame 中找不到指定的标签，则会引发 KeyError。示例 1 在以下示例中，我们将切片索引器应用于 loc 属性以访问… 阅读更多

“.loc”是 pandas.DataFrame 的一个属性，用于根据行/列标签索引访问 DataFrame 中的元素。它的作用类似于 pandas.DataFrame 的“at”属性，但区别在于，“at”属性仅用于访问单个元素，而“loc”属性可以访问一组元素。“.loc”属性允许整数、整数列表以及包含整数、布尔数组等的切片对象作为输入，如果 DataFrame 中找不到指定的标签，则会引发 KeyError。示例 1 在以下示例中，我们创建了一个… 阅读更多

DataFrame 是一种 pandas 二维数据结构，用于以表格格式存储标记数据，DataFrame 具有行索引标签和列索引标签，用于表示元素（值）地址。通过使用这些行/列标签，我们可以访问 DataFrame 的元素，也可以进行数据操作。如果要单独获取 DataFrame 的列标签，可以使用 pandas.DataFrame 的“columns”属性。示例 1 在此示例中，我们将 columns 属性应用于 pandas DataFrame 以获取列标签。# 导入 pandas 包 import pandas ... 阅读更多

DataFrame 是一种 pandas 数据结构，用于存储二维标记数据，标签可以是文本数据、整数值和时间序列等。通过使用这些标签，我们可以访问给定 DataFrame 的元素，也可以进行数据操作。在 pandas.DataFrame 中，行标签称为索引，如果要单独获取索引标签，可以使用 pandas.DataFrame 的“index”属性。示例 1 在此示例中，我们将 index 属性应用于 pandas DataFrame 以获取行索引标签。# 导入 pandas 包 import pandas as pd # ... 阅读更多

pandas DataFrame.iloc 是一个属性，用于使用基于整数位置的索引值访问 DataFrame 的元素。.iloc 属性只接受指定行和列索引位置的整数值。通常，基于位置的索引值从 0 到长度-1 表示。超出此范围，我们只能访问 DataFrame 元素，否则会引发“IndexError”。但是，切片索引器不会对越界索引值引发“IndexError”，因为它允许越界索引值。示例 1 在以下示例中，我们将切片索引器应用于 iloc 属性以访问从第 1 个… 阅读更多

pandas.DataFrame.iloc 属性用于使用整数位置访问 pandas DataFrame 中的元素。它与 pandas.DataFrame 的“iat”属性非常相似，但区别在于，“iloc”属性可以访问一组元素，而“iat”属性只能访问单个元素。“.iloc”属性允许整数、整数列表以及包含整数、布尔数组等的切片对象作为输入。如果请求的索引超出范围，则该属性会引发“IndexError”，切片索引器对象除外。示例 1 在以下示例中，我们使用… 阅读更多