Pandas 基于 NumPy 构建，这意味着 Python pandas 包依赖于 NumPy 包，并且 pandas 还与许多其他第三方库集成。因此可以说，NumPy 是 Pandas 操作所必需的。pandas 库在 pandas 数据对象的实现中大量依赖于 NumPy 数组。示例 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3, 4], 'B':[5, 6, 7, 8]}) print('DataFrame 的类型: ', type(df)) print('单列 A 的类型: ', type(df['A'])) print('列 A 中值的类型', type(df['A'].values)) print(df['A'].values)解释 df 变量存储一个使用 python 创建的 DataFrame 对象…… 阅读更多

要从有序分类索引中获取最大值，请在 Pandas 中使用 catIndex.max() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 使用“categories”参数设置分类的类别。使用“ordered”参数将分类视为有序 −catIndex = pd.CategoricalIndex( ["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"] ) 显示分类索引 −print("分类索引...", catIndex) 获取最大值 −print("分类索引中的最大值...", catIndex.max()) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 分类索引只能采用有限的，通常是固定的，可能的取值。 # 设置使用“categories”参数的分类类别。使用“ordered”参数将分类视为有序 −catIndex = pd.CategoricalIndex( ["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"] ) 显示分类索引 −print("分类索引...", catIndex) 获取最大值 −print("分类索引中的最大值...", catIndex.max()) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 分类索引只能采用有限的，通常是固定的，可能的取值。 # 设置使用“categories”参数的分类类别。处理使用“ordered”参数的有序分类 −catIndex = pd.CategoricalIndex(    ["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"] ) 显示分类索引 −print("分类索引...", catIndex) 获取最大值 −print("分类索引中的最大值...", catIndex.max()) 示例 以下是代码 −import pandas as pd … 阅读更多

要从有序分类索引中获取最小值，请在 Pandas 中使用 catIndex.min() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 使用“categories”参数设置分类的类别。使用“ordered”参数将分类视为有序 −catIndex = pd.CategoricalIndex( ["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"] ) 显示分类索引 −print("分类索引...", catIndex) 获取最小值 −print("分类索引中的最小值...", catIndex.min()) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 分类索引是基于底层分类的索引 # 使用“categories”参数设置分类的类别。处理使用“ordered”参数的有序分类 −catIndex = pd.CategoricalIndex(    ["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"] ) 显示分类索引 −print("分类索引...", catIndex) 获取最小值 −print("分类索引中的最小值...", catIndex.min()) 示例 以下是代码 −import pandas as pd … 阅读更多

要基于底层分类创建索引，请使用 pandas.CategoricalIndex() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 分类索引是基于底层分类的索引。分类索引只能采用有限的，通常是固定的，可能的取值。使用“categories”参数设置分类的类别。使用“ordered”参数将分类视为有序 −catIndex = pd.CategoricalIndex( ["p", "q", "r", "s", "p", "q", "r", "s"], ordered=True, categories=["p", "q", "r", "s"] ) 显示分类索引 −print("分类索引...", catIndex) 获取类别 −print("显示分类索引中的类别...", catIndex.categories) 示例 以下是代码 −import pandas as pd … 阅读更多

要从 range 对象创建 RangeIndex，请在 Pandas 中使用 pd.RangeIndex.from_range(range()) 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建 RangeIndex −index = pd.RangeIndex.from_range(range(10, 30)) 显示 RangeIndex −print("RangeIndex...",index) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # RangeIndex index = pd.RangeIndex.from_range(range(10, 30)) # 显示 RangeIndex print("RangeIndex...",index) # 显示起始值 print("RangeIndex 起始值...",index.start) # 显示结束值 print("RangeIndex 结束值...",index.stop) 输出 这将产生以下输出 −RangeIndex... RangeIndex(start=10, stop=30, step=1) RangeIndex 起始值... 10 RangeIndex 结束值... 30

要显示 RangeIndex 的 step 参数的值，请在 Pandas 中使用 index.step 属性。首先，导入所需的库 −import pandas as pd RangeIndex 是 Int64Index 的一种节省内存的特殊情况，仅限于表示单调范围。创建具有起始值、结束值和步长的范围索引。名称是要存储在索引中的名称。index = pd.RangeIndex(start=10, stop=30, step=2, name="data") 显示 step 参数的值 −print("RangeIndex step 值...", index.step) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # RangeIndex 是 Int64Index 的一种节省内存的特殊情况，仅限于表示单调范围。 # 创建具有起始值、结束值和步长的范围索引。名称是要存储在索引中的名称。index = pd.RangeIndex(start=10, stop=30, step=2, name="data") 显示 step 参数的值 −print("RangeIndex step 值...", index.step) 示例 以下是代码 −import pandas as pd … 阅读更多

要显示 RangeIndex 的 stop 参数的值，请在 Pandas 中使用 index.stop 属性。首先，导入所需的库 −import pandas as pd RangeIndex 是 Int64Index 的一种节省内存的特殊情况，仅限于表示单调范围。创建具有起始值、结束值和步长的范围索引。名称是要存储在索引中的名称。index = pd.RangeIndex(start=5, stop=20, step=2, name="data") 显示 RangeIndex −print("RangeIndex...", index) 显示 stop 参数的值 −print("RangeIndex stop 值...", index.stop) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # RangeIndex 是 Int64Index 的一种节省内存的特殊情况，仅限于表示单调范围。 # 使用 … 阅读更多

要显示 RangeIndex 的 start 参数的值，请在 Pandas 中使用 index.start 属性。首先，导入所需的库 −import pandas as pd RangeIndex 是 Int64Index 的一种节省内存的特殊情况，仅限于表示单调范围。使用 RangeIndex 在某些情况下可以提高计算速度。创建具有起始值、结束值和步长的范围索引。名称是要存储在索引中的名称。index = pd.RangeIndex(start=5, stop=20, step=2, name="data") 显示 RangeIndex −print("RangeIndex...", index) 显示 start 参数的值 −print("RangeIndex start 值...", index.start) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 创建具有起始值、结束值和步长的范围索引。名称是要存储在索引中的名称。index = pd.RangeIndex(start=5, stop=20, step=2, name="data") 显示 RangeIndex −print("RangeIndex...", index) 显示 start 参数的值 −print("RangeIndex start 值...", index.start) 示例 以下是代码 −import pandas as pd … 阅读更多

要创建 RangeIndex，请在 Pandas 中使用 pandas.RangeIndex() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd RangeIndex 是 Int64Index 的一种节省内存的特殊情况，仅限于表示单调范围。使用 RangeIndex 在某些情况下可以提高计算速度。创建具有起始值、结束值和步长的范围索引。名称是要存储在索引中的名称 −index = pd.RangeIndex(start=10, stop=30, step=2, name="data") 显示 start 参数的值 −print("RangeIndex start 值...", index.start) 显示 stop 参数的值 −print("RangeIndex stop 值...", index.stop) 显示 step 参数的值 −print("RangeIndex step 值...", index.step) 示例 以下是代码 −import pandas as pd … 阅读更多

要计算输入标签的切片位置，请使用 index.slice_locs() 方法。首先，导入所需的库 − import pandas as pd 创建 Pandas 索引对象 − index = pd.Index(list('pqrstuvwxyz')) 显示 Pandas 索引 − print("Pandas Index...", index) 获取切片位置。“start” 是开始的标签。“end” 是结束的标签 print("带有起始和结束位置的切片位置...", index.slice_locs(start='q', end='v')) 示例以下是代码 − import pandas as pd # 创建 Pandas 索引对象 index = pd.Index(list('pqrstuvwxyz')) # 显示 Pandas 索引 print("Pandas Index...", index) # 返回索引中元素的数量 print("元素数量 ... 阅读更多