要应用聚合列表，请使用 agg() 方法。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": ['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) 使用 agg() 指定列表作为参数 - dataFrame = dataFrame.groupby('Car').agg(list) 示例 以下是完整代码 - import pandas as pd # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Lexus', 'Mustang', 'Bentley', 'Mustang'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) ... 阅读更多

Seaborn 中的点图用于使用散点图符号显示点估计和置信区间。seaborn.pointplot() 用于此目的。对于按类别变量分组的垂直点图，将变量设置为 pointplot() 的值。假设以下是我们数据集的 CSV 文件格式 - Cricketers.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 - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv") 按类别变量分组的垂直点图 - sb.pointplot(dataFrame['Role'], dataFrame['Age']) 示例 以下是代码 - import seaborn ... 阅读更多

要替换 NaN 值，请使用 fillna() 方法。假设以下是在 Microsoft Excel 中打开的包含一些 NaN 值的 CSV 文件 - 首先，导入所需的库 - import pandas as pd 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv") 使用 fillna() 方法用 0 替换 NaN 值 - dataFrame.fillna(0) 示例 以下是代码 import pandas as pd # 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv") print("DataFrame...", dataFrame) # 用 0 替换 NaN 值 res = dataFrame.fillna(0) print("替换 NaN 值后的 DataFrame...", res) 输出 这将产生以下输出 - DataFrame... ... 阅读更多

Seaborn 中的条形图用于将点估计和置信区间显示为矩形条。seaborn.barplot() 用于此目的。通过将变量作为 barplot() 方法中的 x 或 y 坐标传递，绘制按类别变量分组的垂直条形图。假设以下是我们数据集的 CSV 文件格式 - 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 - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv") 绘制按类别变量分组的垂直条形图 - sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y ... 阅读更多

Seaborn 中的群体图用于绘制具有非重叠点的分类散点图。seaborn.swarmplot() 用于此目的。使用 violinplot() 在小提琴图上绘制观测值群。假设以下是我们数据集的 CSV 文件格式 - 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 - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv") 在小提琴图上绘制观测值群 - sb.violinplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"]) sb.swarmplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"], color="white") 示例 以下是 ... 阅读更多

要读取没有标题的 CSV 文件，请使用 header 参数并在 read_csv() 方法中将其设置为“None”。假设以下是在 Microsoft Excel 中打开的 CSV 文件内容 - 首先，导入所需的库 - import pandas as pd 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame。这也会显示标题 - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv") 在加载时，使用 header 参数并设置 None 以加载没有标题的 CSV - pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv", header=None) 示例 以下是代码 - import pandas as pd # 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv") ... 阅读更多

散点图是一种数据可视化技术。使用 plot.scatter() 绘制散点图。首先，让我们导入所需的库 - 我们有包含团队记录的数据。将其设置为 Pandas DataFrame - data = [["Australia", 2500], ["Bangladesh", 1000], ["England", 2000], ["India", 3000], ["Srilanka", 1500]] dataFrame = pd.DataFrame(data, columns=["Team", "Rank_Points"]) 让我们现在使用列进行绘图 - dataFrame.plot.scatter(x="Team", y="Rank_Points") 示例 以下是代码 - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as mp # 我们的数据 data = [["Australia", 2500], ["Bangladesh", 1000], ["England", 2000], ["India", 3000], ["Srilanka", 1500]] # dataframe dataFrame = pd.DataFrame(data, columns=["Team", "Rank_Points"]) ... 阅读更多

使用 columns.values()，我们可以轻松地使用 CSV 文件的索引号重命名列名。假设以下是在 Microsoft Excel 中打开的 CSV 文件内容 - 我们将重命名列名。首先，将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv") 显示 CSV 中的所有列名 - dataFrame.columns 现在，重命名列名 - dataFrame.columns.values[0] = "Car Names" dataFrame.columns.values[1] = "Registration Cost" dataFrame.columns.values[2] = "Units Sold" 示例 以下是代码 - import pandas as pd # 将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame: dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesData.csv") print("读取 CSV 文件...", dataFrame) ... 阅读更多

要选择包含特定文本的行，请使用 contains() 方法。假设以下是我们 CSV 文件路径 - C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords.csv 首先，让我们读取 CSV 文件并创建 Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv") 现在，让我们选择包含特定文本“BMW”的行 - dataFrame = dataFrame[dataFrame['Car'].str.contains('BMW')] 示例 以下是代码 - import pandas as pd # 读取 csv 文件 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv") print("DataFrame...", dataFrame) # 选择包含文本“BMW”的行 dataFrame = dataFrame[dataFrame['Car'].str.contains('BMW')] print("获取包含文本 BMW 的行...", dataFrame) 输出 这将产生以下输出 - DataFrame ...            Car       Place   UnitsSold ... 阅读更多

要合并 Pandas DataFrame，请使用 merge() 函数。通过在 merge() 函数的“validate”参数下设置，在两个 DataFrame 上都实现了多对一关系，即 -validate = “many-to-one” 或 validate = “m:1”。多对一关系检查合并键在右侧数据集中的唯一性。首先，让我们创建第一个 DataFrame -dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 110, 80, 110, 90] } ) 现在，让我们创建第二个 DataFrame -dataFrame2 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', ... 阅读更多