python怎么把dataframe一列轉(zhuǎn)為一維數(shù)組？In[3]：importpandasaspdIn[4]：a=pd系列[5]中的（[1,2,3]）：b=pd系列[6]中的（[2,3,4]）：c=p

python怎么把dataframe一列轉(zhuǎn)為一維數(shù)組？

In[3]：importpandasaspdIn[4]：a=pd系列[5]中的（[1,2,3]）：b=pd系列[6]中的（[2,3,4]）：c=pd.數(shù)據(jù)幀（[a，b]）在[7]：cout[7]：01201231234

pandas.dataframe怎么把列變成索引？

在數(shù)據(jù)幀中，根據(jù)一定的條件，我們可以得到滿足要求的行元素的位置。

代碼如下：

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DF=pd.數(shù)據(jù)幀（{“BoolCol”：[1，2，3，3，4]，“attr”：[22，33，22，44，66]}，

index=[10,20,30,40,50]）打?。╠f）

a=df[（df.BoolCol==3)&安培（數(shù)據(jù)框?qū)傩?=22)]. 索引.tolist（）

打印（a）

DF如下所示。上面，通過選擇“boolcol”值為3，“attr”值為22的行，我們可以得到該行在DF中的位置

注意：返回的位置是索引列表，根據(jù)索引的不同而不同。這很容易成為數(shù)組中的默認(rèn)下標(biāo)。

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boolcol attr

10 1 22

20 2 33

30 3 22

40 3 44

50 4 66

[30

series是一個(gè)類似一維數(shù)組的對(duì)象。它由一組數(shù)據(jù)（各種numpy數(shù)據(jù)類型）和一組相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)記（索引）組成。Dataframe是一種表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它包含一組有序列。每列可以是不同的值類型（數(shù)值、字符串、布爾值）。

簡(jiǎn)述series和dataframe的特點(diǎn)？

熊貓.DataFrame.fillna（）函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值，但此方法不會(huì)更改原始數(shù)組，而是返回一個(gè)新數(shù)組。下面是一個(gè)示例演示：

我們可以發(fā)現(xiàn)，在用fillna方法填充缺少的值之后，將返回一個(gè)填充的數(shù)組，但原始數(shù)組沒有更改。

如果我們想改變?cè)瓉淼臄?shù)組，我們需要重新賦值

填寫指定的多列缺失值，就像填寫整個(gè)數(shù)組的缺失值一樣，我們需要重新賦值。