若需统计不同类别的具体数量，values_counts()方法能快速实现，不仅限于两个类别，且可按需排序。当目标是获取各分类的占比而非数量时，只需在调用value_counts()方法时，启用normalize参数并将其设置为True，以获得分类的百分比。
这些DataFrame方法简化了数据预处理步骤，提供了直观且高效的手段来探索和分析数据集，对于初学者和数据分析师来说，了解并熟练使用这些功能至关重要。
【Python进阶系列】DataFrame排序操作~|图解 + 示例代码
在DataFrame中，我们可以根据一列或多列对数据进行排序。默认情况下，排序方式是升序。例如，在Salaries.csv数据源中，我们可以按照薪资的升序进行排序，相关代码如下。在排序过程中，我们可以使用sort_values()方法，其中的by参数可以接收一个列表，表示多个排序指标（key）。sort_values()将根据参数by中的...
【Python进阶系列】DataFrame常用方法详解~|图解 + 示例代码
在使用Python的Pandas库处理数据时，DataFrame对象提供了一系列常用方法，其中head()和tail()用于查看数据的前几行和后几行，分别默认显示前五行和后五行，可通过参数自定义显示行数。describe()方法则生成描述性统计摘要，包含数值型数据的计数、平均值、标准差、最小值、最大值及百分位数。mean()和media...
【Python进阶系列】DataFrame访问问~|图解 + 示例代码
以数组形式访问列名示例：访问特定列，如df2.one或df2['one']，方法等价。注意：若列名包含空格或不符合Python变量命名规则，不能通过访问对象属性访问。使用方括号访问列名更为灵活，不受变量命名规则限制。访问DataFrame中多列，需将列名打包成列表。访问DataFrame中一行或多行 使用切片技术，例如df2.iloc...
【Python进阶系列】DataFrame数据类型初体验~|图解 + 示例代码
构建DataFrame通常通过字典，其中的键（key）对应列名，值（value）为列的数据。例如，一个由列表或NumPy数组构成的字典可以这样创建DataFrame：python data = {'one': [1, 2, 3], 'two': [4, 5, 6], 'three': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data)DataFrame的列数和行数可以根据字典的...
【Python进阶系列】DataFrame数据类型初体验~|图解 + 示例代码
以下是相关代码示例：DataFrame是一种数据结构，类似Excel的表格，由带标签的一维数组（Series）组成，具有行索引和列索引。常见的构建方式是通过字典或NumPy数组:python 使用字典创建DataFrame df_dict = {'one': [1, 2, 3], 'two': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(df_dict)使用NumPy数组 imp...
【Python进阶系列】DataFrame透视表|图解 + 示例代码
Python进阶系列中，DataFrame透视表是一种强大的数据汇总工具，它通过行和列上的分组键动态地组织数据，提供数据的多维度分析。DataFrame对象内置的pivot_table()方法和pandas的顶级函数pandas.pivot_table()功能相同，其关键参数包括data、index、values、columns和aggfunc。首先，index参数用于设置数据的分组依据...
【Python进阶系列】DataFrame添加操作~|图解 + 示例代码
在Python的Pandas库中，DataFrame对象允许进行行和列的添加操作，包括使用for循环、append()方法以及concat()方法。让我们通过直观的示例和代码来理解这些操作。添加行：在DataFrame中添加新行时，可以先创建一个空对象，然后使用for循环配合loc(index)方法逐行添加，可选择使用数字或字符串作为行索引。例如，...
【Python进阶系列】DataFrame切片操作~|图解 + 示例代码
在Python的DataFrame进阶学习中，切片操作是重要的一环。它模仿了NumPy数组的切片方式，但结合了DataFrame特有的行和列索引，提供了更灵活的操作。基础的切片操作中，你可以轻松地通过索引来获取特定的列。例如，访问DataFrame的某一列，实际上就是对数据进行行的切片操作。对于行的切片，比如要获取5到15行...
【Python进阶系列】DataFrame删除操作|图解 + 示例代码
在Python的DataFrame中，对数据的删除操作是通过drop()函数实现的。这个方法可以用于删除行或列，通过指定行或列的索引来操作。删除列时，可以设置axis参数为1或'columns'，以实现删除指定列的效果。比如，删除第3列的代码执行后，虽然看起来数据减少了，但实际上这只是创建了一个新视图，原始DataFrame的...
python pandas.DataFrame参数属性方法用法权威详解
在pandas 1.3.0版本后，DataFrame的创建方式有所调整，除了传统的构造方法，还可以通过元组构造函数或使用记录数组。此外，它支持从CSV、常规分隔文件以及剪贴板文本中读取数据。在使用DataFrame时，务必查阅详细的用户指南以获取更多帮助。下面是一些创建DataFrame的示例：通过字典（注意，推断的dtype为int64）...
