要将 Pandas DataFrame 转换为字典，我们可以使用 to_dict() 方法。让我们来看一个例子，看看它是如何完成的。步骤：创建二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame df。使用 to_dict() 方法将 DataFrame 转换为字典并打印它。示例：import pandas as pd df = pd.DataFrame( { "x": [5, 2, 7, 0], "y": [4, 7, 5, 1], "z": [9, 3, 5, 1] } ) print "输入 DataFrame 为：", df print "将 DataFrame 转换为字典：", df.to_dict()输出：输入 DataFrame 为： x y z 0 5 4 9 1 2 7 3 2 7 5 5 3 0 1 1 将 DataFrame 转换为字典： {'x': {0: 5, 1: 2, 2: 7, 3: 0}, 'y': {0: 4, 1: 7, 2: 5, 3: 1}, 'z': {0: 9, 1: 3, 2: 5, 3: 1}}

要将 Pandas DataFrame 放入 JSON 文件并再次读取，我们可以使用 to_json() 和 read_json() 方法。步骤：创建二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame df。使用 to_json() 方法将 DataFrame 导出到 JSON 文件。使用 read_json() 方法读取 JSON 文件。示例：import pandas as pd df = pd.DataFrame( { "x": [5, 2, 7, 0], "y": [4, 7, 5, 1], "z": [9, 3, 5, 1] } ) print "输入 DataFrame 为：", df print "输入 DataFrame 的 JSON 输出：", df.to_json("test.json") ... 阅读更多

要连接两个以上的 Pandas DataFrame，请使用 concat() 方法。将 axis 参数设置为 axis = 0 以沿行连接。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 让我们创建第一个 DataFrame - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Col1": [10, 20, 30], "Col2": [40, 50, 60], "Col3": [70, 80, 90], }, index=[0, 1, 2], ) 让我们创建第二个 DataFrame - dataFrame2 = pd.DataFrame( { "Col1": [100, 110, 120], "Col2": [130, 140, 150], "Col3": [160, 170, 180], }, ... 阅读更多

要将 Pandas DataFrame 保存到多个 Excel 工作表中，我们可以使用 pd.ExcelWriter() 方法。在使用 ExcelWriter() 之前，请确保已安装 openpyxl 包。步骤：创建二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df1。打印输入 DataFrame df1。创建另一个 DataFrame df2 并打印它。使用 ExcelWriter() 方法将给定的格式化单元格写入 Excel 表格。示例：import pandas as pd df1 = pd.DataFrame( [[5, 2], [4, 1]], index=["One", "Two"], columns=["Rank", "Subjects"] ) df2 = pd.DataFrame( [[15, 21], [41, 11]], index=["One", "Two"], columns=["Rank", ... 阅读更多

我们可以切片 Pandas DataFrame 来选择两个索引值之间的行。让我们来看一个例子，看看它是如何完成的。步骤：创建二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame df。初始化索引下限的变量。初始化索引上限的另一个变量。使用 df[index_lower_limit: index_upper_limit] 打印范围索引中的 DataFrame。示例：import pandas as pd df = pd.DataFrame( { "x": [5, 2, 7, 0], "y": [4, 7, 5, 1], "z": [9, ... 阅读更多

我们可以使用不同的条件来比较 Pandas DataFrame 的所有列值。我们可以执行比较运算，例如 df[col] > 2，然后它将检查 col 中的所有值并比较它们是否大于 2。对于所有列值，如果条件成立，它将返回 True，否则返回 False。让我们来看一个例子，看看它是如何完成的。步骤：创建二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame df。用列名初始化变量 col。执行一些比较运算。打印结果 DataFrame。示例：import pandas as pd df = pd.DataFrame( ... 阅读更多

要连接两个以上的 Pandas DataFrame，请使用 concat() 方法。将 axis 参数设置为 axis = 1 以沿列连接。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 让我们创建第一个 DataFrame - dataFrame1 = pd.DataFrame( { "Col1": [10, 20, 30], "Col2": [40, 50, 60], "Col3": [70, 80, 90], }, index=[0, 1, 2], ) 让我们创建第二个 DataFrame - dataFrame2 = pd.DataFrame( { "Col1": [100, 110, 120], "Col2": [130, 140, 150], "Col3": [160, 170, 180], }, ... 阅读更多

equals() 函数用于检查两个 DataFrame 是否完全相同。首先，让我们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'], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000] ... 阅读更多

要计算 Python Pandas 中按组的唯一值，我们可以使用 df.groupby('column_name').count()。步骤：创建二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame df。使用 df.groupby('rank')['id'].count() 查找按组的唯一值计数并将其存储在变量“count”中。打印步骤 3 中的计数。示例：import pandas as pd df = pd.DataFrame( { "id": [1, 2, 1, 3, 5, 1, 4, 3, 6, 7], 'rank': [1, 4, 1, 2, 1, 4, 6, 1, 5, 3] } ) print"输入 DataFrame 1 为：", df count = df.groupby('rank')['id'].count() print"等级频率：", count输出：输入 DataFrame 1 为： id rank 0 1 1 1 2 4 2 1 1 3 3 2 4 5 1 5 1 4 6 4 6 7 3 1 8 6 5 9 7 3 等级频率： rank 1 4 2 1 3 1 4 2 5 1 6 1 Name: id, dtype: int64

要查找两个 DataFrame 之间的差异，您需要检查其相等性。还要检查列的相等性。让我们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', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ... 阅读更多