dataframe列命名

给DataFrame的列命名或重命名

1.读取文件的时候重命名 names = new_col,可以在读取文件的时候,给出新列名. new_col = ['new1', 'new2',... , 'newn'] pd.read_csv('data', names = new_col, header=0) 2.全部重命名 columns = new_columns,新列名的长度必须与旧列名一致 new_col = ['new1', 'new2',... , 'newn'] dataframe.columns = new_col 3.部

Spark DataFrame列的合并与拆分

版本说明:Spark-2.3.0 使用Spark SQL在对数据进行处理的过程中,可能会遇到对一列数据拆分为多列,或者把多列数据合并为一列.这里记录一下目前想到的对DataFrame列数据进行合并和拆分的几种方法. 1 DataFrame列数据的合并例如:我们有如下数据,想要将三列数据合并为一列,并以“,”分割 +----+---+-----------+ |name|age| phone| +----+---+-----------+ |Ming| || |hong| || | zhi| ||

DataFrame重命名单个column

由于当时的需求我的a表和b表的公共键名称不一样例如这个那么我就可以进行重命名: df1 = DataFrame(np.arange().reshape((, )), columns=['a', 'b']) print(df1) df1.rename(columns={'a':'dddd'}, inplace=True) print(df1)

6.DataFrame(列运算)

from odps import ODPS from odps.df import DataFrame o = ODPS(access_id="LTAIBb3aOF3ghjek", secret_access_key="FeznNUozVvtEgcpzPUZHIT9vyWyX7W", project="satori", endpoint="http://service.odps.aliyun.com/api") girls =

更改DataFrame列顺序

使用pandas进行数据分析的时候,有时会由于各种需求添加了一些列.可是列的顺序并不能符合自己的期望.这个时候就需要对于列的顺序进行调整. import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 5)) df["mean"]=df.mean() print(df) 显示的数据内容为: 0 1 2 3 4 mean 0 0.320500 0.200182 0.910904 0.037071 0.

更改pandas dataframe 列的顺序

摘自 stackoverflow 这是我的df: Net Upper Lower Mid Zsore Answer option More than once a day 0% 0.22% -0.12% 2 65 Once a day 0% 0.32% -0.19% 3 45 Several times a week 2% 2.45% 1.10% 4 78 Once a week 1% 1.63% -0.40% 6 65 怎样将mid这一列移动到第一列? Mid Upper Lower Net

pandas删除dataframe列

data2 = data.drop(data.columns[0,1,3,4,6,8,10], 1)

DataFrame 列运算

import pandas as pd import StringIO table_buffer = StringIO.StringIO('''a b 2007-01-08 0.786667 270 2007-01-09 0.853333 280 2007-01-10 0.866667 282 2007-01-11 0.880000 277 2007-01-12 0.880000 266 2007-01-15 0.866667 279''') df = pd.read_table(table_b

python 选取Serise、DataFrame列的子集方法

Spark提高篇——RDD/DataSet/DataFrame（一）

该部分分为两篇,分别介绍RDD与Dataset/DataFrame: 一.RDD 二.DataSet/DataFrame 先来看下官网对RDD.DataSet.DataFrame的解释: 1.RDD Resilient distributed dataset(RDD),which is a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel RDD——弹性分布式数据集,分布在集群的各个结点上具有容错性

DataFrame API应用案例

DataFrame API 1.collect与collectAsList . collect返回一个数组,包含DataFrame中的全部Rows collectAsList返回一个Java List,包含DataFrame中包含的全部Rows 2.count 返回DataFrame的rows的个数 3.first 返回第一个row 4.head 不带参数的head方法,返回DataFrame的第一个Row.指定参数n时,则返回前那个Rows 5.show 不带参数的show,显示前20个Row

python数据分析之pandas库的DataFrame应用一

DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值,字符串,布尔型).DateFrame既有行索引也有列索引,可以被看作为由Series组成的字典. 构建DataFrame: 1.1.直接传入一个由等长列表或numpy数组组成的字典 ''' Created on 2016-8-10 @author: xuzhengzhu ''' from pandas import * data={'state':['ohio','ohio','ohio','nevada

使用R语言-为矩阵（表格）的行列命名

转自:http://www.dataguru.cn/article-2217-1.html R语言中经常进行矩阵(表格)数据的处理,在纷繁复杂的数据中,为其行列定义一个名字变得尤为重要.在处理巨量数据时,批量命名将是一个不错的操作方法,下面我们通过一些具体的例子演示怎样在R语言中为矩阵的行列进行批量的命名. > x <- matrix(1:12,nrow=3,byrow=T) 初始化一个矩阵,先行后列的顺序进行填充 > x 查看矩阵x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,]

R 语言的Dataframe常用操作

上节我们简单介绍了Dataframe的定义,这节我们具体来看一下Dataframe的操作首先,数据框的创建函数为 data.frame( ),参考R语言的帮助文档,我们来了解一下data.frame( )的具体用法: Usage data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE, stringsAsFactors = default.stringsAs

Python之Pandas中Series、DataFrame

Python之Pandas中Series.DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成. 1.2 Series的字符串表现形式为:索引在左边,值在右边. 2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值.字符串.布尔值的). dataframe中的数据是以一个或者多个二位块存放的(

pandas中DataFrame使用

切片选择 #显示第一行数据print(df.head(1)) #显示倒数三行数据 print(df.tail(3)) loc df.loc[row_index,col_index] 注意loc是根据行和列的索引进行选择的,行索引就是index,列索引就是列名. loc举例: df.loc[0,'age']=18 就能定位行索引为0,列名为‘age’的元素,然后可以直接赋值 df.loc[df.id=109,'age'] 这个就是找到id为109的索引号,然后列名还是age的元素,总之row_

Python pandas DataFrame操作

1. 从字典创建Dataframe >>> import pandas as pd >>> dict1 = {'col1':[1,2,5,7],'col2':['a','b','c','d']} >>> df = pd.DataFrame(dict1) >>> df col1 col2 0 1 a 1 2 b 2 5 c 3 7 d 2. 从列表创建Dataframe (先把列表转化为字典,再把字典转化为DataFrame) >

Python之Pandas中Series、DataFrame实践