要合并 Pandas DataFrame，请使用 merge() 函数。 通过在 merge() 函数的“how”参数下设置，即可在两个 DataFrame 上实现内连接，即 - how = “inner”。首先，让我们导入带有别名的 pandas 库 - import pandas as pd 创建 DataFrame1 - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) 现在，创建 DataFrame2 - dataFrame2 = pd.DataFrame( { ... 阅读更多

要计算列值的方差，请使用 var() 方法。首先，导入所需的 Pandas 库 - import pandas as pd 创建一个包含两列的 DataFrame - dataFrame1 = pd.DataFrame(    { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],       "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) 使用 var() 函数查找“Units”列值的方差 - print"DataFrame1 中 Units 列的方差 = ", dataFrame1['Units'].var() 同样，我们也计算了第二个 DataFrame 的方差。示例以下是完整的代码 - import pandas as pd ... 阅读更多

要在 group by 后重置索引，首先使用 groupby() 根据某列进行分组。之后，使用 reset_index()。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个包含两列的 DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ["Audi", "Lexus", "Audi", "Mercedes", "Audi", "Lexus", "Mercedes", "Lexus", "Mercedes"], "Reg_Price": [1000, 1400, 1100, 900, 1700, 1800, 1300, 1150, 1350] } ) 根据 Car 列进行分组 - resDF = dataFrame.groupby("Car").mean() 现在，在分组后重置索引 - resDF.reset_index() 示例以下是代码 - import pandas as ... 阅读更多

要只对特定行求和，请使用 loc() 方法。使用 : 运算符指定起始和结束行索引。使用 loc()，还可以设置要包含的列。我们可以将结果显示在新列中。首先，让我们创建一个 DataFrame。其中包含产品记录，包括期初和期末库存 - dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"], "Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500], "Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]}) 前两行的总和。在 loc() 中也提到了列名，即 Opening_Stock 和 Closing_Stock。我们将结果显示在一个新的 ... 阅读更多

要计算列值的中间值，请使用 median() 方法。首先，导入所需的 Pandas 库 - import pandas as pd 现在，创建一个包含两列的 DataFrame - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) 使用 median() 查找单个列“Units”的中间值 - print"DataFrame1 中 Units 列的中间值 = ", dataFrame1['Units'].median() 同样，我们也计算了第二个 DataFrame 的中间值。示例以下是完整的代码 ... 阅读更多

要查找两个 DataFrame 之间的公共行，请使用 merge() 方法。让我们首先创建一个包含两列的 DataFrame1 - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) 创建一个包含两列的 DataFrame2 - dataFrame2 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 250, 150, 80, 130, 90] } ) 要查找公共的 ... 阅读更多

要检查两个 DataFrame 的任何特定列是否相等，请使用 equals() 方法。让我们首先创建一个包含两列的 DataFrame1 - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) 创建一个包含两列的 DataFrame2 - dataFrame2 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] ... 阅读更多

要计算列值的平均值，请使用 mean() 方法。首先，导入所需的 Pandas 库 - import pandas as pd 现在，创建一个包含两列的 DataFrame - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) 使用 mean() 查找单个列“Units”的平均值 - print"DataFrame1 中 Units 列的平均值 = ", dataFrame1['Units'].mean() 同样，我们也计算了第二个 DataFrame 的平均值。示例以下是完整的代码 - import pandas ... 阅读更多

要在 Pandas 中创建管道，我们需要使用 pipe() 方法。首先，导入带有别名的所需 pandas 库 - import pandas as pd 现在，创建一个 DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) 创建一个管道并调用 upperFunc() 自定义函数将列名转换为大写 - pipeline = dataFrame.pipe(upperFunc) 以下是将列名转换为大写的 upperFun() - def upperFunc(dataframe): # 将 ... 阅读更多

要将多索引连接成单索引，首先，让我们导入所需的 Pandas 和 Numpy 库及其各自的别名 - import pandas as pd import numpy as np 创建 Pandas 系列 - d = pd.Series([('Jacob', 'North'), ('Ami', 'East'), ('Ami', 'West'), ('Scarlett', 'South'), ('Jacob', 'West'), ('Scarlett', 'North')]) 现在，使用 Numpy arrange() 方法 - dataFrame = pd.Series(np.arange(1, 7), index=d) 让我们现在映射和连接 - dataMap = dataFrame.index.map('_'.join) 示例以下是代码 - import pandas as pd import numpy as np # pandas 系列 d = pd.Series([('Jacob', 'North'), ('Ami', 'East'), ('Ami', 'West'), ('Scarlett', 'South'), ('Jacob', 'West'), ('Scarlett', 'North')]) dataFrame = pd.Series(np.arange(1, 7), ... 阅读更多