Pandas

How-to Pandas DataFrame 基於其他列建立新列 在本教程中，我們將介紹如何在 Pandas DataFrame 中根據 DataFrame 中其他列的值，通過對列的每個元素應用一個函式或使用 DataFrame.apply()方法來建立新的列。 ↗ How-to Pandas DataFrame 重置索引 本教程介紹瞭如何在 Python 中使用 pandas.DataFrame.reset_index()重置索引。 ↗ How-to Pandas DataFrame 的唯一值計數 本教程解釋了我們如何使用 Series.value_counts()和 DataFrame.nunique()方法來統計 DataFrame 中的唯一值。 ↗ How-to Pandas DataFrame 刪除索引 本教程介紹瞭如何刪除 Pandas DataFrame 的索引。 ↗ How-to Pandas DataFrame 刪除某行 本教程介紹瞭如何使用 pandas.DataFrame.drop()方法在 Pandas 中刪除行。 ↗ 參考 Pandas Series.tolist() 函式 Series tolist()函式將 Series 轉換為列表資料型別。 ↗ 參考 Pandas Series.to_frame()函式 Series to_frame()函式將給定的 Series 轉換為 DataFrame。 ↗ 參考 Pandas Series.head() 函式 Pandas Series head()函式從開始就返回一些選定的值。 ↗ How-to Pandas loc vs iloc 本教程介紹瞭如何使用 Python 中的 loc 和 iloc 從 Pandas DataFrame 中過濾資料。 ↗ 參考 Pandas DataFrame.to_numeric()函式 DataFrame to_numeric()函式將通過的引數轉換為數字型別。 ↗ 參考 Pandas DataFrame.to_dict()函式 DataFrame to_dict()函式將給定的 DataFrame 轉換為一個字典。 ↗ 參考 Pandas DataFrame.std()函式 DataFrame std()函式計算 DataFrame 中數值列或行的標準差。 ↗ 參考 Pandas DataFrame.rolling()函式 DataFrame rolling()函式為數學運算提供了一個滾動的視窗。 ↗ 參考 Pandas DataFrame.reset_index()函式 DataFrame reset_index()函式重置給定 DataFrame 的索引。 ↗ 參考 Pandas DataFrame.resample()函式 DataFrame resample()函式對時間序列資料進行重新取樣。 ↗ 參考 Pandas DataFrame.insert()函式 DataFrame insert()函式將指定位置的列插入到 DataFrame 中。 ↗ 參考 Pandas DataFrame.idxmax()函式 DataFrame idxmax()函式返回行或列中最大值的索引。 ↗ 參考 Pandas DataFrame sort_index()函式 本教程介紹了我們如何使用 pandas.DataFrame.sort_index()方法，根據索引對 Pandas DataFrame 進行排序。 ↗ 參考 Pandas cut 函式 本教程解釋了我們如何使用 pandas.cut()方法將資料分佈到範圍內，也稱為 bins。 ↗ 參考 Pandas concat 函式 本教程介紹瞭如何使用 pandas.concat()方法來連線 Pandas DataFrame 或 Series 物件。 ↗ How-to Pandas apply, map 和 applymap 的區別 本教程解釋了 Pandas 中 apply()、map()和 applymap()方法的區別。 ↗ How-to DataFrame 獲取給定列的第一行 本教程介紹瞭如何在 Pandas DataFrame 中使用 Series.loc()和 Series.iloc()方法獲取給定列的第一行。 ↗ How-to 檢查 Pandas 中是否存在列 本教程演示瞭如何在 Python 中檢查 Pandas Dataframe 中是否存在列。 ↗ How-to 將空列新增到 Pandas DataFrame 本教程解釋瞭如何使用各種方法在 Pandas DataFrame 中新增一列或多列，例如使用賦值運算子，以及使用 assign()、insert()、reindex() 和 apply() 方法。 ↗