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python中对已经生成的SEriEs,怎样组合成DAtAFrAmE

zip函数接受任意多个(包括0个和1个)序列作为参数,返回一个tuple列表。具体意思不好用文字来表述,直接看示例: a = [100, 200, 300]b = [400, 500, 600]c = [700, 800, 900]abc = zip(a, b, c) print(xyz) 结果是:[(100, 400, 700), (200, 50...

In [3]: import pandas as pdIn [4]: a = pdSeries([1,2,3])In [5]: b = pdSeries([2,3,4])In [6]: c = pdDataFrame([a,b])In [7]: cOut[7]: 0 1 20 1 2 31 2 3 4不过pandas直接用列表生成dataframe只能按行生成,如果是字典可以按列生成,比pyt...

In [3]: import pandas as pd In [4]: a = pd.Series([1,2,3]) In [5]: b = pd.Series([2,3,4]) In [6]: c = pd.DataFrame([a,b]) In [7]: cOut[7]: 0 1 20 1 2 31 2 3 4

可以对列进行运算,使用apply方法即可。 具体分析如下: 前提:加载numpy,pandas和Series,DataFrame,生成一个3乘3的DataFrame,命名为frame,用frame的第二列生成Series,命名为series1。 加法运算,frame.add(series1,axis=0)。减法运算:sub...

排序分为降序和升序,dataframe排序包含单列排序和多列排序 # /usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-# 导入依赖包pandasimport pandas as pd# 读入数据dat = pd.read_csv('data.txt', 'r')# 单列排序# 使用sort,默认是升序,所以下面的两个方...

import json import pandas as pd db = json.loads(open('pruItems.json', 'r').read()) pieces = [] for d in db: if d['data']: df = pd.DataFrame(d['data']) df.columns = ['date', 'bid', 'ask'] df = df.set_index('date') pieces.append(...

今天笔者想对pandas中的行进行去重操作,找了好久,才找到相关的函数 先看一个小例子 [python] view plain copy from pandas import Series, DataFrame data = DataFrame({'k': [1, 1, 2, 2]}) print data IsDuplicated = data.duplicated() pri...

步骤操作方法如下: 1、环境准备: a、右击桌面上选择【Open in Terminal】 打开终端。 b、在弹出的终端中输入【ipython】进入Python的解释器中,如图1所示。 2、导入所需要的包: 导入实验常用的python包。如图2所示。 【import pandas as pd】p...

import json import pandas as pd db = json.loads(open('pruItems.json', 'r').read()) pieces = [] for d in db: if d['data']: df = pd.DataFrame(d['data']) df.columns = ['date', 'bid', 'ask'] df = df.set_index('date') pieces.appe...

用pandas中的DataFrame时选取行或列: 1、import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Sereis, DataFrameser = Series(np.arange(3.))data ==DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))data...

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