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這篇文章主要介紹了Pandas中DataFrame有什么用，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
代碼塊：
# ## Pandas DataFrame 的基本操作import pandas as pdimport numpy as np# In[45]:data = { 'Day':[1,2,3,4,5,6,7], 'Visits':[23,45,12,46,88,45,98], 'Rates':[1.0,2.1,3.5,2.2,4.3,4.5,5.0]}# ## 使用DataFrame加載數據# In[46]:df = pd.DataFrame(data)# In[47]:df# ## 查看前五條數據# In[48]:df.head()# ## 查看最后五條數據# In[49]:df.tail()# ## 查看最后2條數據# In[50]:df.tail(2)# ## 使用set_index()設置dataframe的索引列# In[51]:df.set_index('Day')# ## 我們繼續打印前5條數據# ## 發現索引并沒有改為上邊設置的Day# ## 因為使用df.set_index('Day')默認情況下創建了新的對象# In[52]:df.head()# ## 修改如上代碼使索引生效# In[53]:df2 = df.set_index('Day')df2.head()# ## 我們使用參數inplace=True完成同樣的事情# ## 意思為修改DataFrame不創建新的對象# In[54]:df.set_index('Day',inplace=True)df.head()# ## 打印Visits的列值# In[55]:df = pd.DataFrame(data)df['Visits']# In[56]:df.Visits# ## 同時打印Visits和Rates的值# In[57]:df[['Visits','Rates']]# ## 將Visits列的值轉換為list# In[58]:df.Visits.tolist()# ## 將Visits和Rates兩列轉換為numpy數組# In[59]:np.array(df[['Visits','Rates']])# ## 將numpy數組作為數據源加載到DataFrame# In[60]:df_new = pd.DataFrame(np.array(df[['Visits','Rates']]))df_new感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Pandas中DataFrame有什么用”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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