1. 删除指定行 new_df = df.drop(index='行索引') new_df = df.drop('行索引', axis='index') new_df = df.drop('行索引', axis=0) 2. 删除指定的多行 new_df = df.drop(index=['行索引1', '行索引2']) new_df = df.drop(['行索引1', '行索引2'], axis='index') new_df = df.drop(['行索引1', '行索引2'], axis=…

pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据结构和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 原文:https://www.cnblogs.com/gangandimami/p/8983323.html DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') inplace = true 时,会使DataF…

df.duplicated() 参数详解: subset:检测重复的数据范围.默认为数据集的所有列,可指定特定数据列: keep: 标记哪个重复数据,默认为'first'.1.'first':标记重复数据第一次出现为True;'last':标记重复数据最后一次出现为True:False:标记所有重复数据为True. import pandas as pd #构造数据(数据集来自pandas官网 df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum',…

DataFrame结构排序 备注:group列降序,data列升序. 合并相同项 查找相同项 添加一列,值是其他列的值进行相关操作后的值 删除列 Series结构替换值 一组值按照范围归类 归类后每类的计数 设置每类的标签 DataFrame结构中空值操作 是否为空值 按行或列判断是否有空值 为空值填充指定值…

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 在前面老猿的文章中,<Python学习随笔:使用xlwings读取和操作Excel文件>.<Python学习随笔:使用xlwings读取和操作Excel文件的数字需要注意的问题>.<第15.25节 PyQt(Python+Qt)入门学习:Model/View开发实战–使用QTableView展示Excel文件内容>.<第二十章.QTableView与QStandardItemModel开发实战:展示Excel文件内容>…

  1.Row Normaliser,将一行多列数据转换为多行一列数据. 输入数据流: 计算器配置如下: 与计算器相连接的excel输出如下: Row Normaliser,设置如下, 与Row Normaliser连接的Excel输入如下 2.Split field to rows 字段拆分,一个单元拆分成多行 输入流字段: Split field to rows 设置: 结果展示 3.拆分字段,将一个字段拆分成多个,一个字段拆分成多列 Generate Rows输入流, 拆分字段,设置,一个…

loc与iloc功能介绍:数据切片.通过索引来提取数据集中相应的行数据or列数据(可以是多行or多列) 总结: 不同:1. loc函数通过调用index名称的具体值来取数据2. iloc函数通过行序号来取数据3. 取多行数据时iloc不包含末尾4. 对数据进行筛选使用loc函数,当使用loc函数时,如果index不具有特定意义,而且重复,那么提取的数据需要进一步处理,可用.reset_index()函数重置index相同:1. []中无逗号时,默认取行 举例说明: #构建数据集 df1=pd.D…

关于HBase环境搭建和HBase的原理架构,请见笔者相关博客. 1.HBase对java有着较优秀的支持,本文将介绍如何使用java操作Hbase. 首先是pom依赖: <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-client</artifactId> <version>1.3.1</version></dependency&…

初始化测试数据 df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Nancy', 'Tony', 'Tim', 'Jack', 'Lucy'], 'stu_age': [17, 16, 16, 21, 19]}) stu_name stu_age 0 Nancy 17 1 Tony 16 2 Tim 16 3 Jack 21 4 Lucy 19 1. 直接增加一列 df['new_column'] = '-' stu_name stu_age new_column 0 Nancy…

  1.构造数据 In [1]: import pandas as pd data=pd.DataFrame({'group':['a','a','a','b','b','b','c','c','c'], 'data':[4,1,2,2,3,5,3,5,5]}) data Out[1]:     group data 0 a 4 1 a 1 2 a 2 3 b 2 4 b 3 5 b 5 6 c 3 7 c 5 8 c 5   2.排序 In [2]: data.sort_values(by=[…