How-to articles, tricks, and solutions about PANDAS

Sie können die Eigenschaft .iloc[] verwenden, um eine Zeile anhand ihres Integer-Index in einem pandas DataFrame oder Series auszuwählen.

Hier ist ein Beispielcode-Schnipsel, der das Problem demonstriert:

Der Wahrheitswert einer Serie in pandas kann ambivalent sein, da sie mehrere Werte enthalten kann.

Hinweis: Im obigen Beispiel wird zunächst ein leeres DataFrame erstellt und dann werden die Spalten nacheinander mithilfe des Zuweisungsoperators (=) hinzugefügt.

In Pandas ist ein DataFrame eine 2-dimensionale, beschriftete Datenstruktur mit Spalten, die von unterschiedlichen Typen sein können.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie man einen Pandas DataFrame zeilenweise hinzufügt:

Um einen Pandas DataFrame aus einem Numpy-Array zu erstellen und die Indexspalte und Spaltenüberschriften anzugeben, können Sie den pd.DataFrame() Konstruktor verwenden und das Numpy-Array sowie die index, columns Parameter übergeben.

Sie können den Monat und das Jahr separat aus einer Pandas-Datetime-Spalte mit dem Zugriff dt extrahieren.

Hier ist ein Beispiel für einen Workflow zur Verarbeitung von großen Datenmengen mit der pandas-Bibliothek:

Hier ist ein Beispielcode-Schnipsel, der zeigt, wie man die Ausgabe einer Pandas GroupBy-Operation von einer Serie in einen DataFrame umwandelt:

Hier ist ein Beispiel dafür, wie man eine Liste von Wörterbüchern in einen pandas DataFrame konvertiert:

Sie können die Pandas-Bibliothek verwenden, um ein Python-Wörterbuch in einen Dataframe zu konvertieren.

Um alle Spalten in einem Pandas DataFrame in Zeichenfolgen umzuwandeln, können Sie den folgenden Code-Schnipsel verwenden:

Hier ist ein Beispielcode-Schnipsel, der zeigt, wie man die groupby()-Methode in pandas verwendet, um einen DataFrame nach zwei Spalten zu gruppieren und die Anzahl der Gruppen zu erhalten:

Hier ist ein Beispiel dafür, wie Sie ein pandas DataFrame nach Substring-Kriterien filtern können:

Hier ist ein Beispiel dafür, wie man die pd.merge()-Funktion verwendet, um zwei DataFrames in Pandas zusammenzuführen:

Du kannst die Methode .loc verwenden, um das DataFrame zu filtern und eine boolesche Maske zu erhalten, und dann die Eigenschaft .index verwenden, um den Index der Zeilen zu erhalten, die einen bestimmten Wert entsprechen.

Sie können die Eigenschaft DataFrame.columns verwenden, um auf die Spaltenbeschriftungen eines DataFrame als Index-Objekt zuzugreifen.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie Sie in einem Pandas DataFrame in Python den Wert der ersten Zeile einer bestimmten Spalte abrufen können:

In dem obigen Code-Schnipsel wird die Methode to_csv verwendet, um einen DataFrame in eine CSV-Datei zu schreiben.

Sie können eine Pandas DataFrame mit den Methoden isin() und ~(not in) filtern.

Um den Index eines Pandas-DataFrame in eine Spalte umzuwandeln, können Sie die Funktion reset_index() verwenden und angeben, dass Sie den Index in eine neue Spalte verschieben möchten, indem Sie den Parameter inplace=True und name verwenden.

You can use the isna() method to check for NaN values in a Pandas DataFrame.

Um den Namen der Indexspalte in einem Pandas DataFrame festzulegen, können Sie die Methode .rename_axis() oder die Eigenschaft .index.name verwenden.

Sie können die Methode .head() verwenden, um die ersten Zeilen einer Pandas-Serie oder eines DataFrames in einem "hübschen" Format auszugeben.