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pandas给DataFrame一行一行添加数据

使用pandas的DataFrame有个 简单的功能,先定义pandas的DataFrame,然后按行给DataFrame添加数据。方法一:使用df.loc方法>>> import pandas as pd>>> from numpy.random import randint>>> df = pd.DataFrame(columns=['li

R语言根据name删除dataframe的列

根据名字删除dataframe里的列,可以使用subset函数。分为两种方式使用:1、知道想保留的列,使用subset显示保留。df <- data.frame(a = 1:10, b = 2:11, c = 3:12)df <- subset(df, select = c(a, c))示例中保留了a和c列2、指定删除的列,如上面例子中,要删除a和c列,如下:df <- subs

转换Pandas dataframe为numpy array数组

常用用于转换Pandas dataframe为numpy array有两种方法:np_array = df.as_matrix(columns=None)np_array = df.values但这两种方法都有一个缺陷:丢失dtype和name。另外一种可选的方法是使用df.to_records(),它会返回recarray,然后使用np.asarray()把转recarray转换为array。r

Pandas统计dataframe列中为NaN的行数

这分为两种情况:缺少值NaN和字符串NaN。缺少值NaNdf = pd.DataFrame({'value':[np.nan, np.nan, 1, 5, 7]})print (df) value0 NaN1 NaN2 1.03 5.04 7.0count = df['value'].isna().sum()#或者 count = df['valu

R把dataframe里的NA值替换为0

在R里可以使用来把NA值替换为0:df[is.na(d)] <- 0 示例> m <- matrix(sample(c(NA, 1:10), 100, replace = TRUE), 10) > d <- as.data.fra

Pandas dataframe重命名列名

Pandas重命名有三种方法:1、使用columns重命名>>> df = pd.DataFrame({'$a':[1,2], '$b': [10,20]}) >>> df.columns = ['a', 'b'] >>> df  &n

Pandas dataframe找出列中重复值的索引

这里演示找出Panda dataframe 列里重复值的索引,其中索引从0开始。dataframe数据如下:id   | name |   1    |   a  | 2    |

Spark DataFrame join后移除重复的列

在Spark,两个DataFrame做join操作后,会出现重复的列。有两种方法可以用来移除重复的列。方法一:join表达式使用字符串数组(用于join的列)df1.join(df2, Seq("id","name"),"left") 这里DataFrame df1和df2使用了id和name两列来做join,返回的结

Python Pandas使用正则过滤dataframe里的列

Python Pandas可以在DataFrame.filter方法里使用正则来过滤列:创建DataFrameimport pandas as pd df = pd.DataFrame(np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]]),columns=['a','d1','d2']) >>