Драма-блогеры скоро будут в сети
Просто в предыдущем посте блогер Dream Eraser проделал тяжелую работу
Наконец-то удалось создать фрейм данных
будь счастлив, открой книгу будь счастлив, закрой книгу
учиться, какое счастье Но просто найди книгу, а потом впиши в нее слова, которые знаешь отмечены
В тот момент я узнал Или притворись, что учишься
На самом деле, через два дня я понял, что все забыл.
не так ли, хе-хе
Вчера мы разобрали создание и простое получение фрейма данных.
Сегодня, это должно смотреть на属性学习какие
Фактически
кадры данных особенно просты для понимания
Это серия, организованная один за другим
использовать это вместе索引!
подумай об этом
я понимаю
Это очень высокий уровень для фреймов данных.
Остальное ничего
Инвентаризация общего имущества
пройти мимо
Эти свойства должны быть произнесены
Первый获取索引Смотри, это так просто
Вы просто так угадали (похоже, вы и вправду можете догадаться @_@)
Я знаю, что это индекс
df = pd.DataFrame([[1,5],[2,6],[3,7]],columns=['boys','girls'],index=['class1','class2','class3'])
print(df.index)
>>> Index(['class1', 'class2', 'class3'], dtype='object')
Далее, давайте получим столбцы и значения
df = pd.DataFrame([[1,5],[2,6],[3,7]],columns=['boys','girls'],index=['class1','class2','class3'])
print(df.index)
print(df.columns)
print(df.values)
Результат - небольшое шоу
Index(['class1', 'class2', 'class3'], dtype='object')
Index(['boys', 'girls'], dtype='object')
[[1 5]
[2 6]
[3 7]]
Никаких недостатков, вы правильно догадались
Почему вы можете угадать правильно? Потому что мы усердно учились в эти дни
Зачем усердно учиться Потому что блогер написал (бу) (яо) хорошо (лиан)
Есть также два свойства, которые особенно часто используются
Одно называется размером, а другое называется формой.
Все смотрят на структуру dataframe
df = pd.DataFrame([[1,5],[2,6],[3,7]],columns=['boys','girls'],index=['class1','class2','class3'])
print(df.size)
print(df.shape)
Полученные результаты размером 6, представляет собой в общей сложности шесть данных внутри IT DataFrame Полученные результаты формы (3, 2) представляет собой DataFrame - это матрица из 3 рядов и 2 столбцами
Смотри, это так мощно, математические понятия приходят сами собой.
Матрица...
Откройте официальный сайт и посмотрите, эй, там много атрибутов.
Изучив несколько простых функций, просто остановитесь
Видишь ли, на улице встает солнце, самое время учиться.
Изучим несколько простых функций
Первыйhead() tail()
какой знакомый стиль
df = pd.DataFrame([[1,5],[2,6],[3,7]],columns=['boys','girls'],index=['class1','class2','class3'])
print(df.head(1))
print(df.tail(2))
Попробуй, голова получает голову, Тай получает хвост, как в сериале
К этому времени вы должны качать головой?
появится лиloc,ilocэти две функции
Если он мигает, то поздравляю, вы научились им владеть
df = pd.DataFrame([[1,5],[2,6],[3,7]],columns=['boys','girls'],index=['class1','class2','class3'])
print(df.loc['class1'])
print(df.iloc[1])
Показать волну результатов
boys 1
girls 5
Name: class1, dtype: int64
boys 2
girls 6
Name: class2, dtype: int64
Тогда начните делать что-то другое
всегда как в сериале
Тогда вам не нужно получать кадр данных.
df = pd.DataFrame([[1,5],[2,6],[3,7]],columns=['boys','girls'],index=['class1','class2','class3'])
print(df.items())
print(df.keys())
print(df.iteritems())
print(df.iterrows())
print(df.itertuples())
Прежде чем учиться, вы должны сначала посмотреть на беговые результаты
<generator object DataFrame.iteritems at 0x000001E37ED4EC50>
Index(['boys', 'girls'], dtype='object')
<generator object DataFrame.iteritems at 0x000001E37ED4EC50>
<generator object DataFrame.iterrows at 0x000001E37ED4EC50>
<map object at 0x000001E30C371400>
5 функций соответствуют 5 результатам
Обратите внимание, что 1 и 3 кажутся одинаковыми ~ Не угадаешь, они одинаковые Оба возвращают Iterator по парам (имя столбца, серия).
Эй, что это значит по-английски?
Говоря простым языком, он возвращает итератор кортежа.
увидеть результаты
вторая функцияkeysвозвращает индекс
четвертая функцияiterrowsВозвращаемая строка соответствует iteritems
пятая функцияitertuplesвернуть каждую строку как кортеж
посмотри
for item in df.itertuples():
print(item)
print(item[1])
Результат
Pandas(Index='class1', boys=1, girls=5)
1
Pandas(Index='class2', boys=2, girls=6)
2
Pandas(Index='class3', boys=3, girls=7)
3
Ну эти 5 функций все же немного интересны
При использовании обязательно хорошо подумайте перед использованием
В конце концов, если вы не будете осторожны, вы будете использовать его неправильно
Итак, простая функция наконец-то выполнена.
Что касается вас, вы можете практиковаться во время просмотра. Можно и просто смотреть без практики
Вы можете просто оставить мне комментарий, не смотря
Верно
Пришло время объявить о вашем официальном аккаунте
Я всегда так взволнован, я всегда хочу иметь более 10 000 поклонников в один прекрасный день и стать большим парнем, который доминирует на вечеринке.
Вы можете нажать «Избранное», затем на компьютере открыть его, достать телефон и провести пальцем, чтобы подписаться Вы можете сделать снимок экрана и сохранить его, затем отсканировать его с помощью мобильного телефона, следовать Вы можете поделиться ссылкой на weixiin, откройте, нажмите и удерживайте, затем следуйте
Слушай, учитывая столько навыков, почему ты не можешь обратить внимание!