目录 drop函数 Axis(轴)含义 drop用法实验 delete函数 drop函数 DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 这是drop函数的所有参数 labels是指要删除的标签,一个或者是列表形式的多个; axis是指处哪一个轴; columns是指某一列或者多列; level是指等级,针对多重索引的情况; inpla…

先上一段代码 >>> f = open('1.txt','r'); >>> f.readline() #读取数据>>> f.close() #关闭 输出结果 1234 python 的读写模式有很多种 1.r 以只读的方式打开 开始的事例是用 r 也就是只读的方式打开 2.w 以只写的方式打开 >>> f = open('1.txt','w') >>> str = 'abcd' >>> f.writ…

在用pandas进行数据重排时,经常用到stack和unstack两个函数.stack的意思是堆叠,堆积,unstack即"不要堆叠",我对两个函数是这样理解和区分的. 常见的数据的层次化结构有两种,一种是表格,一种是"花括号",即下面这样的l两种形式: store1 store2 store3 street1 1 2 3 street2 4 5 6 表格在行列方向上均有索引(类似于DataFrame),花括号结构只有"列方向"上的索引(类似于层…

  Python  range() 函数返回的是一个可迭代对象(类型是对象),而不是列表类型, 所以打印的时候不会打印列表. 函数语法: range(stop) range(start, stop ,step)//默认start为0,step为1 for i in range(5): print(i,end=" ") #输出:[0 1 2 3 4] print("\n") #可以使用range(n,m)的形式就会产生n到m-1的内容. for i in range(…

函数:split() Python中有split()和os.path.split()两个函数,具体作用如下:split():拆分字符串.通过指定分隔符对字符串进行切片,并返回分割后的字符串列表(list)os.path.split():按照路径将文件名和路径分割开 学过面向对象之后呢,你了解了类和对象之后你会返现.这是字符串类的一个属性函数,self.split(),返回一个列表 一.函数说明 1.split()函数语法:str.split(str="",num=string.coun…

1..capitalize():字符串的首字母大写: 2..count():字符串中的某个字母的个数: 3..center(50,'-'):对象居中,且左右用'-'补齐: 4..encode():吧字符串转化为二进制: 5..endswith():以什么结尾: 6..expandtabs(tabsize=30):字符串中间用30个空格填补: 7..find(""):查找引号中的字符的index: 8..format():格式化: 9..index():字符串的序列: 10..isaln…

1. operator.itemgetter(num)函数 表示对对象的第num维数据进行操作获取. >>>import operator >>>a = [1, 2, 3] >>>b = operator.itemgetter(1) >>>print(b) 返回是: >>>operator.itemgetter(1) 也就是说,返回的并不是一个具体的数字,而是一个函数. 再进行如下操作: >>>pr…

join()函数 语法:  'sep'.join(s) 参数说明 sep:分隔符.可以为空 s:要连接的元素序列.字符串.元组.字典 上面的语法即:以sep作为分隔符,将s所有的元素合并成一个新的字符串 返回值:返回一个以分隔符sep连接各个元素后生成的字符串…

目录 1. Series对象 自定义元素的行标签 使用Series对象定义基于字典创建数据结构 2. DataFrame对象 自定义行标签和列标签 使用DataFrame对象可以基于字典创建数据结构 pandas模块中有两个重要的数据结构对象:Series和DataFrame. 使用这两个数据结构对象可以在计算机的内存中构建虚拟的数据库. 1. Series对象 Series是一种类似于NumPy模块创建的一维数组的对象,与一维数组不同的是,Series对象不仅包含数据元素,还包含一组与数据元素…

好久好久没有更新博客了,之前自学的估计也都忘记差不多了.由于毕业选择从事的行业与自己的兴趣爱好完全两条路,心情也难过了很久,既然入职了就要好好干,仍要保持自己的兴趣,利用业余时间重拾之前的乐趣. 从基本的数据清理学起吧 讲一下drop函数的用法 删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop,它不改变原有的df中的数据,而是可选择性的返回另一个dataframe来存放删除后的数据. 删除无效项 df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象(掩码对象),…