使用 pdpipe 库的 colDrop() 方法从 Pandas DataFrame 中删除一列。首先，导入所需的 pdpipe 和 pandas 库及其各自的别名 -import pdpipe as pdp import pandas as pd让我们创建一个 DataFrame。这里，我们有两列 -dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } )要从 DataFrame 中删除一列，请使用 ColDrop() 方法。这里，我们正在删除“Units”列 -resDF = pdp.ColDrop("Units").apply(dataFrame) 示例以下是完整代码 - import pdpipe as ... 阅读更多

要计算组值的第一个值，请使用 groupby.first() 方法。首先，导入所需的库并使用别名 -import pandas as pd;创建一个包含 3 列的 DataFrame -dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Tesla', 'Lexus', 'Tesla'], "Place": ['Delhi', 'Bangalore', 'Pune', 'Punjab', 'Chandigarh', 'Mumbai'], "Units": [100, 150, 50, 80, 110, 90] } )现在，按列对 DataFrame 进行分组 -groupDF = dataFrame.groupby("Car")计算组值的第一个值并重置索引 -res = groupDF.first() res = res.reset_index()示例以下是完整代码 - import pandas as pd; dataFrame = pd.DataFrame(    {   ... 阅读更多

要提取值名称和计数，让我们首先创建一个包含 4 列的 DataFrame -dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', 'Mustang', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Tesla', 'Audi'], "Cubic Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000, 2000], "Reg Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000, 1500], "Units Sold": [ 200, 120, 150, 120, 210, 250, 220] })获取特定列 Car 的值名称和计数 -res = dataFrame['Car'].value_counts()获取特定列 Units Sold 的值名称和计数 -res = dataFrame['Units Sold'].value_counts()示例以下是完整代码 -import pandas as pd # 创建数据框 dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['BMW', ... 阅读更多

要合并 Pandas DataFrame，请使用 merge() 函数。一对多关系通过在 merge() 函数的“validate”参数下设置来在两个 DataFrame 上实现，即 -validate = “one-to-many” 或 validate = “1:m”一对多关系检查合并键在左侧数据集中的唯一性。首先，让我们创建我们的第一个 DataFrame -dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } )现在，让我们创建我们的第二个 DataFrame -dataFrame2 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', ... 阅读更多

要合并 Pandas DataFrame，请使用 merge() 函数。笛卡尔积通过在 merge() 函数的“how”参数下设置来在两个 DataFrame 上实现，即 -how = “cross”首先，让我们导入 pandas 库并使用别名 -import pandas as pd创建 DataFrame1 -dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 120] } )创建 DataFrame2dataFrame2 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Tesla', 'Jaguar'], "Reg_Price": [7000, 8000, 9000] } )接下来，在“how”参数中使用“cross”合并 DataFrame，即 ... 阅读更多

要使用公共列合并两个 Pandas DataFrame，请使用 merge() 函数并将 ON 参数设置为列名。要为不匹配的值设置 NaN，请使用“how”参数并将其设置为左或右。这意味着，向左或向右合并。首先，让我们导入 pandas 库并使用别名 -import pandas as pd让我们创建 DataFrame1 -dataFrame1 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } )让我们创建 DataFrame2dataFrame2 = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', ... 阅读更多

要从 DataFrame 创建多索引，请使用 MultiIndex. from_frame() 方法。首先，让我们创建一个列表字典 -d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'], 'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22'] }接下来，从上面的列表字典创建一个 Pandas DataFrame -dataFrame = pd.DataFrame(d)现在使用 from_frame() 创建多索引 -print(pd.MultiIndex.from_frame(dataFrame))示例以下是代码 -import pandas as pd # 列表字典 d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'], 'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12', '2020-10-17', '2020-10-16', '2020-10-19', '2020-10-22']} # 从上面的列表字典创建数据框 dataFrame = pd.DataFrame(d) print("DataFrame...", dataFrame) # 使用 from_frame() 创建 ... 阅读更多

notnull() 方法返回一个布尔值，即如果 DataFrame 包含空值，则返回 False，否则返回 True。假设以下是我们的 CSV 文件，其中包含一些 NaN，即空值 -让我们首先读取 CSV 文件 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv")检查非空值 -res = dataFrame.notnull()现在，在显示 DataFrame 时，CSV 数据将以 True 和 False 的形式显示，即布尔值，因为 notnull() 返回布尔值。对于空值，将显示 False。对于非空值，将显示 True。示例以下是完整代码 -import pandas as pd # 读取 ... 阅读更多

要删除 Pandas DataFrame 中的空行，请使用 dropna() 方法。假设以下是我们的 CSV 文件，其中包含一些 NaN，即空值 -让我们使用 read_csv() 读取 CSV 文件。我们的 CSV 在桌面上 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv")使用 dropna() 删除空值 -dataFrame = dataFrame.dropna() 示例以下是完整代码 -import pandas as pd # 读取 csv 文件 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv") print("DataFrame...", dataFrame) # 统计 DataFrame 中的行数和列数 print("DataFrame 中的行数和列数 = ", dataFrame.shape) dataFrame = dataFrame.dropna() print("删除空值后的 DataFrame ... 阅读更多

要跳过 Pandas DataFrame 中的初始空格，请使用 read_csv() 方法的 skipinitialspace 参数。将参数设置为 True 以删除多余的空格。假设以下是我们的 csv 文件 -我们应该得到以下输出，即跳过初始空格并从 CSV 显示 DataFrame -示例以下是完整代码 -import pandas as pd # 读取 csv 文件 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv") print("DataFrame...", dataFrame) # 读取 csv 文件并删除初始空格 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv", skipinitialspace = True) print("DataFrame...", dataFrame)首先，读取 CSV。我们的 CSV 文件在桌面上 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv")在读取时， ... 阅读更多