介紹Pandas 具有雙重選擇功能，可以使用索引位置或索引標籤選擇資料子集。在這篇文章中，我將向您展示如何使用索引標籤“選擇使用索引標籤的資料子集”。請記住，Python 字典和列表是內建資料結構，它們透過使用索引標籤或索引位置來選擇其資料。字典的鍵必須是字串、整數或元組，而列表必須使用整數（位置）或切片物件進行選擇。Pandas 有 .loc 和 .iloc 屬性，可用於以其獨特的方式執行索引操作。 ... 閱讀更多

在這篇文章中，我們將介紹使用 Pandas 處理大型 CSV 檔案的選項。CSV 檔案是常見的資料容器，如果您有一個大型 CSV 檔案想要使用 pandas 有效地處理，您可以選擇以下幾種方法。Pandas 是一個記憶體工具您需要能夠將資料放入記憶體中才能使用 pandas 處理它。如果您一次可以處理一部分資料，則可以將其讀入塊並處理每個塊。或者，如果您知道您有足夠的記憶體來載入檔案，則有一些提示可以 ... 閱讀更多

在本教程中，我們將學習使用 pandas 庫合併、連線和串聯 DataFrame。我認為您已經熟悉 DataFrame 和 pandas 庫。讓我們逐一檢視這三個操作。合併我們有一個名為 pandas.merge() 的方法，它合併 DataFrame，類似於資料庫連線操作。按照以下步驟獲得所需的輸出。合併方法使用公共列進行合併操作。初始化 DataFrame。使用三個引數 DataFrame、how（定義資料庫連線操作）、on（DataFrame 的公共欄位）呼叫方法 pandas.merge()。示例讓我們看一個示例。# 匯入 pandas 庫 import pandas # 建立 DataFrame ... 閱讀更多

Pandas 是一個 Python 庫，它提供了許多用於資料分析的功能，這些功能在 Python 標準庫中是不可用的。其中一項功能是使用 DataFrame。它們是表示列和行的矩形網格。在建立 DataFrame 時，我們決定列的名稱並在後續資料操作中引用它們。但是，在建立 DataFrame 後，我們可能需要更改列的名稱。在本文中，我們將瞭解如何實現這一點。使用 rename()這是最常用的方法，因為我們可以同時更改 ... 閱讀更多

布林索引幫助我們使用布林向量從 DataFrame 中選擇資料。我們需要一個具有布林索引的 DataFrame 才能使用布林索引。讓我們看看如何實現布林索引。建立一個數據字典。將其轉換為具有布林索引作為向量的 DataFrame 物件。現在，使用布林索引訪問資料。請參閱下面的示例以瞭解。示例import pandas as pd # 資料 data = {    'Name': ['Hafeez', 'Srikanth', 'Rakesh'],    'Age': [19, 20, 19] } # 建立一個具有布林索引向量的 DataFrame data_frame = pd.DataFrame(data, index = [True, False, True]) ... 閱讀更多

Pandas Data Frame 是一種二維資料結構，即資料以表格形式排列在行和列中。它可以使用 python dict、list 和 series 等建立。在本文中，我們將瞭解如何向現有 DataFrame 新增新列。因此，首先讓我們使用 pandas series 建立一個 DataFrame。在下面的示例中，我們將 pandas series 轉換為一列的 DataFrame，併為其命名為 Month_no。示例import pandas as pd s = pd.Series([6, 8, 3, 1, 12]) df = pd.DataFrame(s, columns=['Month_No']) print (df)輸出執行以上程式碼將給出 ... 閱讀更多

Pandas series 是一種一維帶標籤的陣列，能夠儲存任何型別的資料（整數、字串、浮點數、python 物件等）。可以使用多種方法訪問 pandas series 的元素。讓我們首先建立一個 pandas series，然後訪問其元素。建立 Pandas Series可以使用各種形式的資料（如 ndarray、list、常量）和索引值來建立 pandas series，這些索引值必須是唯一的且可雜湊的。下面給出一個示例。示例import pandas as pd s = pd.Series([11, 8, 6, 14, 25], index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) print s輸出執行以上程式碼將給出以下結果 ... 閱讀更多