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pandans_DataFrame函数

pandans_DataFrame函数

作者: 敬子v | 来源:发表于2023-02-02 10:02 被阅读0次

    探索DataFrame函数

    步骤1 导入必要的库

    import pandas as pd

    步骤2 创建一个数据字典

    raw_data={"name": ['Bulbasaur', 'Charmander','Squirtle','Caterpie'],
    "evolution": ['Ivysaur','Charmeleon','Wartortle','Metapod'],
    "type": ['grass', 'fire', 'water', 'bug'],
    "hp": [45, 39, 44, 45],
    "pokedex": ['yes', 'no','yes','no'] }

    步骤3 将数据字典存为一个名叫pokemon的数据框中

    pokemon=pd.DataFrame(raw_data)
    print(pokemon.head())

    步骤4 数据框的列排序是字母顺序,请重新修改为name, type, hp, evolution, pokedex这个顺序

    pokemon=pokemon[['name','type','hp','evolution','pokedex']]
    print(pokemon.head())

    步骤5 添加一个列place

    pokemon['place']=['park','street','lake','forest']
    print(pokemon.head(4))

    步骤6 查看每个列的数据类型

    print(pokemon.dtypes)

    # 步骤3
             name   evolution   type  hp pokedex
    0   Bulbasaur     Ivysaur  grass  45     yes
    1  Charmander  Charmeleon   fire  39      no
    2    Squirtle   Wartortle  water  44     yes
    3    Caterpie     Metapod    bug  45      no
    # 步骤4
             name   type  hp   evolution pokedex
    0   Bulbasaur  grass  45     Ivysaur     yes
    1  Charmander   fire  39  Charmeleon      no
    2    Squirtle  water  44   Wartortle     yes
    3    Caterpie    bug  45     Metapod      no
    # 步骤5
             name   type  hp   evolution pokedex   place
    0   Bulbasaur  grass  45     Ivysaur     yes    park
    1  Charmander   fire  39  Charmeleon      no  street
    2    Squirtle  water  44   Wartortle     yes    lake
    3    Caterpie    bug  45     Metapod      no  forest
    # 步骤6
    name         object
    type         object
    hp            int64
    evolution    object
    pokedex      object
    place        object
    dtype: object
    
    

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