DataFrame是一个组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框架，但其经过了优化。DataFrames可以从各种各样的源构建，例如：结构化数据文件，Hive中的表，外部数据库或现有RDD。
DataFrame API 可以被Scala，Java，Python和R调用。
在Scala和Java中，DataFrame由Rows的数据集表示。
在Scala API中，DataFrame只是一个类型别名Dataset[Row]。而在Java API中，用户需要Dataset用来表示DataFrame。
在本文档中，我们经常将Scala/Java数据
2022-06-19 22:28:20
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一、对DataFrame的认知
DataFrame的本质是行(index)列(column)索引+多列数据。
为了简化理解，我们不妨换个思路…
现实中，为了简化对一件事物的描述，我们会选择几个特征。
例如，从（性别、身高、学历、职业、爱好..）等角度去刻画一个人，这些“角度”即为“特征”。
其中，不同的行表示不同的记录；列代表特征，不同记录因各个特征之间的差异而不同。
DataFrame默认索引是序号（0，1，2…），可以理解成位置索引。一般我们用id标识不同记录，不会改变index。但为了理解不同特征（列）含义，我们往往会重新指定column。
一些简易但不算严谨的理解是：
行列
行 –
2022-06-14 21:01:34
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rust-dataframe：基于Apache Arrow构建的Rust DataFrame实现
2022-06-06 00:35:57
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在工作中遇到需要对DataFrame加上列名和行名，不然会报错
开始的数据是这样的
需要的格式是这样的：
其实，需要做的就是添加行名和列名，下面开始操作下。
# a是DataFrame格式的数据集
a.index.name = 'date'
a.columns.name = 'code'
这样就可以修改过来。
以上这篇python 给DataFrame增加index行名和columns列名的实现方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。
您可能感兴趣的文章:用pandas中的DataFram
2022-05-27 00:09:02
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spark数据处理和数据分析项目实战Dataframe风格里面包括数据和代码，启动idea就可以练习
2022-05-24 14:06:56
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今天小编就为大家分享一篇对dataframe进行列相加,行相加的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-05-19 22:26:22
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在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。
本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。 Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。
在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy。
import pandas as pd import numpy as np import warnings warnings.filterwarnings('ign
2022-05-18 02:27:33
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Python中可以使用collections中的defaultdict类实现创建进行统一初始化的字典。这里总结两种常用一点的初始化方式，分别是初始化为list和int。
初始化为list示范代码：
#!/usr/bin/python
from collectionsimport defaultdict
s = [('yellow',1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)]
d =defaultdict(list)
for k,v in s:
d[k].append(v)
print(d.items()
运行结果如下：
E
2022-05-10 10:56:16
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如下所示：
playerIds =salaries_2016['playerID'].tolist()
data[‘列名’].tolist()
以上这篇DataFrame 将某列数据转为数组的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。
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2022-05-09 22:39:42
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如下所示：
import pandas as pd
content = ['T', 'F'] * 10
data = pd.DataFrame(content, columns=['Y'])
print(data)
Y
0 T
1 F
2 T
3 F
4 T
5 F
6 T
7 F
8 T
9 F
10 T
11 F
12 T
13 F
14 T
15 F
16 T
17 F
18 T
19 F
data.loc[data['Y'] == 'T'] = 1
data.loc[data['Y'] == 'F'] = 0
print(data)
Y
0 1
1 0
2 1
3 0
4 1
5
2022-05-07 22:26:56
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