Python Pandas怎么修改表格数据类型DataFrame列的顺序

本篇内容主要讲解“Python Pandas怎么修改表格数据类型DataFrame列的顺序”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python Pandas怎么修改表格数据类型DataFrame列的顺序”吧!

一、修改表格数据类型 DataFrame 列的顺序 1.2创建 python 文件
import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(66)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
print(df)
df = df[["D", "A", "B", "C"]]
print(df)
1.3运行结果 

          A         B         C         D0  0.154288  0.133700  0.362685  0.6791091  0.194450  0.251210  0.758416  0.5576192  0.514803  0.467800  0.087176  0.8290953  0.298641  0.031346  0.678006  0.9034894  0.514451  0.539105  0.664328  0.6340575  0.353419  0.026643  0.165290  0.8793196  0.067820  0.369086  0.115501  0.0962947  0.083770  0.086927  0.022256  0.7710438  0.049213  0.465223  0.941233  0.2165129  0.361318  0.031319  0.304045  0.188268          D         A         B         C0  0.679109  0.154288  0.133700  0.3626851  0.557619  0.194450  0.251210  0.7584162  0.829095  0.514803  0.467800  0.0871763  0.903489  0.298641  0.031346  0.6780064  0.634057  0.514451  0.539105  0.6643285  0.879319  0.353419  0.026643  0.1652906  0.096294  0.067820  0.369086  0.1155017  0.771043  0.083770  0.086927  0.0222568  0.216512  0.049213  0.465223  0.9412339  0.188268  0.361318  0.031319  0.304045

二、Pandas 如何统计某个数据列的空值个数 2.2创建 python 文件
"""
对如下DF,设置两个单元格的值
·使用iloc 设置(3,B)的值是nan
·使用loc设置(8,D)的值是nan
"""
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(66)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[3, 1] = np.nan
df.loc[8, 'D'] = np.nan
print(df)
print(df.isnull().sum())
2.3运行结果

          A         B         C         D0  0.154288  0.133700  0.362685  0.6791091  0.194450  0.251210  0.758416  0.5576192  0.514803  0.467800  0.087176  0.8290953  0.298641       NaN  0.678006  0.9034894  0.514451  0.539105  0.664328  0.6340575  0.353419  0.026643  0.165290  0.8793196  0.067820  0.369086  0.115501  0.0962947  0.083770  0.086927  0.022256  0.7710438  0.049213  0.465223  0.941233       NaN9  0.361318  0.031319  0.304045  0.188268A    0B    1C    0D    1dtype: int64

三、Pandas如何移除包含空值的行 3.2创建 python 文件
"""
对如下DF,设置两个单元格的值
·使用iloc 设置(3,B)的值是nan
·使用loc设置(8,D)的值是nan
"""
import numpy as np
import pandas as pd
 
np.random.seed(66)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[3, 1] = np.nan
df.loc[8, 'D'] = np.nan
print(df)
df2 = df.dropna()
print(df2)
3.3运行结果

          A         B         C         D0  0.154288  0.133700  0.362685  0.6791091  0.194450  0.251210  0.758416  0.5576192  0.514803  0.467800  0.087176  0.8290953  0.298641       NaN  0.678006  0.9034894  0.514451  0.539105  0.664328  0.6340575  0.353419  0.026643  0.165290  0.8793196  0.067820  0.369086  0.115501  0.0962947  0.083770  0.086927  0.022256  0.7710438  0.049213  0.465223  0.941233       NaN9  0.361318  0.031319  0.304045  0.188268          A         B         C         D0  0.154288  0.133700  0.362685  0.6791091  0.194450  0.251210  0.758416  0.5576192  0.514803  0.467800  0.087176  0.8290954  0.514451  0.539105  0.664328  0.6340575  0.353419  0.026643  0.165290  0.8793196  0.067820  0.369086  0.115501  0.0962947  0.083770  0.086927  0.022256  0.7710439  0.361318  0.031319  0.304045  0.188268

四、Pandas如何精确设置表格数据的单元格的值 4.2创建 python 文件
"""
对如下DF,设置两个单元格的值
·使用iloc 设置(3,B)的值是nan
·使用loc设置(8,D)的值是nan
"""
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(66)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
print(df)
 
df.iloc[3, 1] = np.nan
df.loc[8, 'D'] = np.nan
 
print(df)
4.3运行结果 

          A         B         C         D0  0.154288  0.133700  0.362685  0.6791091  0.194450  0.251210  0.758416  0.5576192  0.514803  0.467800  0.087176  0.8290953  0.298641  0.031346  0.678006  0.9034894  0.514451  0.539105  0.664328  0.6340575  0.353419  0.026643  0.165290  0.8793196  0.067820  0.369086  0.115501  0.0962947  0.083770  0.086927  0.022256  0.7710438  0.049213  0.465223  0.941233  0.2165129  0.361318  0.031319  0.304045  0.188268          A         B         C         D0  0.154288  0.133700  0.362685  0.6791091  0.194450  0.251210  0.758416  0.5576192  0.514803  0.467800  0.087176  0.8290953  0.298641       NaN  0.678006  0.9034894  0.514451  0.539105  0.664328  0.6340575  0.353419  0.026643  0.165290  0.8793196  0.067820  0.369086  0.115501  0.0962947  0.083770  0.086927  0.022256  0.7710438  0.049213  0.465223  0.941233       NaN9  0.361318  0.031319  0.304045  0.188268 

到此,相信大家对“Python Pandas怎么修改表格数据类型DataFrame列的顺序”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是***网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!

39人参与, 0条评论 登录后显示评论回复

你需要登录后才能评论 登录/ 注册