SuperYPC 2020-05-16
1.df6 = pd.DataFrame(data,index=行名,columns=列名)# 构成一个表格print(df6.index) # 查看行名print(df6.columns) # 查看列名print(df6.values) # 查看数据值print(df6[‘B‘].values) # 查看列名为B的那一列的值print(df6.iloc[0]) # 查看第0行的值print(df6.shape[0]) 查看行数print(df6.shape[1]) 查看列数print(df6[‘a‘:‘b‘]) # a行到b行,左闭右闭print(df6.loc[:,‘A‘:‘B‘]) # 所有行,A列到B列print(df6.describe())# 对数据根据列进行描述性统计(mean,std,min。。。)print(df6.sum()) # 对每一列列求和print(df6.sum(1)) # 对每一行求和使用这个方法可以指定把列插入到第几列,其他的列顺延:df6.insert(0, ‘QQ‘, [‘999‘,‘999‘,‘999‘,‘999‘,‘999‘,‘999‘])print(df6)
计算的时候总共分3步,1到2是第二组......lower: i. 这组数据中的小值 higher: j. 这组数据中的大值,fraction 是第三步中的小数部分,意思是当前这组数据的0到1的分位数
Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据以及一组与之对应的索引组成。 index: 索引序列,必须是唯一的,且与数据的长度相同. 如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0~N的整数索引