有时，可能需要获取特定列的均值或包含数值的所有列的均值。 这就是可以使用 mean() 函数的地方。术语“均值”是指求所有值的总和并将其除以数据集中值的总数。让我们看看一个演示 - 示例实时演示导入 pandas 作为 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("数据框是：") my_df = pd.DataFrame(my_data) print(my_df) print("均值是：") print(my_df.mean())输出数据框是 ... 阅读更多

有时，可能需要获取特定列的总和。 这就是可以使用“sum”函数的地方。需要计算总和的列可以作为值传递给 sum 函数。 也可以传递列的索引以查找总和。让我们看看一个演示 - 示例实时演示导入 pandas 作为 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("数据框是：") my_df = pd.DataFrame(my_data) print(my_df) print("“age”列的总和是：") print(my_df.sum(1))输出数据框是 ... 阅读更多

数据框是一个二维数据结构，其中数据以表格格式存储，以行和列的形式存储。它可以被视为 SQL 数据表或电子表格表示。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。示例实时演示导入 pandas 作为 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

数据框是一个二维数据结构，其中数据以表格格式存储，以行和列的形式存储。它可以被视为 SQL 数据表或电子表格表示。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 - 示例实时演示导入 pandas 作为 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

数据框是一个二维数据结构，其中数据以表格格式存储，以行和列的形式存储。它可以被视为 SQL 数据表或电子表格表示。可以使用以下构造函数创建它 - 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”库中存在的一维数据结构。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

数据框是一个二维数据结构，其中数据以表格格式存储，以行和列的形式存储。它可以被视为 SQL 数据表或电子表格表示。可以使用以下构造函数创建它 - 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法，其中通过首先形成一个系列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 - 示例实时演示导入 pandas 作为 ... 阅读更多

数据框是一个二维数据结构，其中数据以表格格式存储，以行和列的形式存储。它可以被视为 SQL 数据表或电子表格表示。可以使用以下构造函数创建它 - pd.Dataframe(data, index, columns, dtype, copy)“data”、“index”、“columns”、“dtype”和“copy”不是强制值。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 - 示例实时演示导入 pandas 作为 pd my_data = [{'ab' : 34}, {'mn' : 56}, { 'gh' : ... 阅读更多

当自定义索引值时，可以使用 series_name[‘index_value’] 访问它们。“index_value”传递给系列，并尝试与原始系列匹配。如果找到，相应的数

当自定义索引值时，可以使用 series_name[‘index_value’] 访问它们。“index_value”传递给系列，并尝试与原始系列匹配。如果找到，相应的数

标量或常量值定义一次，并在序列数据结构的所有行/条目中重复。以下是一个示例 -示例 实时演示导入 pandas 为 pd my_index = ['ab', 'mn' ,'gh', 'kl'] my_series = pd.Series(7, index = my_index) print("这是使用标量值并指定索引值创建的序列数据结构") print(my_series)输出这是使用标量值并指定索引值创建的序列数据结构 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