首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python/Pandas选择数据帧中的第一个副本

Python是一种高级编程语言,而Pandas是Python中一个强大的数据分析库。在Pandas中,数据帧(DataFrame)是一种二维数据结构,类似于表格,可以存储和处理具有不同数据类型的数据。

要选择数据帧中的第一个副本,可以使用Pandas中的copy()方法。该方法会创建数据帧的一个副本,使得我们可以对副本进行操作,而不会影响原始数据帧。

下面是一个完整的答案示例:

在Pandas中,要选择数据帧中的第一个副本,可以使用copy()方法。该方法会创建数据帧的一个副本,使得我们可以对副本进行操作,而不会影响原始数据帧。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择数据帧的第一个副本
df_copy = df.copy()

# 打印第一个副本
print(df_copy)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   Name  Age      City
0  John   25  New York
1  Emma   28    London
2  Mike   30     Paris

在这个例子中,我们首先创建了一个包含姓名、年龄和城市的数据帧。然后,我们使用copy()方法创建了数据帧的一个副本,并将其赋值给df_copy变量。最后,我们打印了副本的内容。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云服务器(CVM)和腾讯云数据库(TencentDB)。腾讯云服务器提供了可靠的云计算基础设施,可以轻松部署和管理Python和Pandas等工具。腾讯云数据库提供了高性能和可扩展的数据库服务,可以存储和处理大量的数据。

腾讯云服务器产品介绍链接地址:腾讯云服务器

腾讯云数据库产品介绍链接地址:腾讯云数据库

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【说站】Python Pandas数据框如何选择

Python Pandas数据框如何选择行 说明 1、布尔索引( df[df['col'] == value] ) 2、位置索引( df.iloc[...]) 3、标签索引( df.xs(...))...假设我们标准是 column 'A'=='foo' (关于性能注意事项:对于每个基本类型,我们可以通过使用 Pandas API 来保持简单,或者我们可以在 API 之外冒险,通常进入 NumPy,...设置 我们需要做第一件事是确定一个条件,该条件将作为我们选择标准。我们将从 OP 案例开始column_name == some_value,并包括一些其他常见用例。...three two two one three'.split(),                    'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2}) 以上就是Python...Pandas数据选择方法,希望对大家有所帮助。

1.5K40

使用 PandasPython 绘制数据

在有关基于 Python 绘图库系列文章,我们将对使用 Pandas 这个非常流行 Python 数据操作库进行绘图进行概念性研究。...PandasPython 标准工具,用于对进行数据可扩展转换,它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据流行方法。 除此之外,它还包含一个非常好绘图 API。...这非常方便,你已将数据存储在 Pandas DataFrame ,那么为什么不使用相同库进行绘制呢? 在本系列,我们将在每个库制作相同多条形柱状图,以便我们可以比较它们工作方式。...我们使用数据是 1966 年至 2020 年英国大选结果: image.png 自行绘制数据 在继续之前,请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码,包括: 运行最新版本 Python...(用于 Linux、Mac 和 Windows 说明) 确认你运行是与这些库兼容 Python 版本 数据可在线获得,并可使用 Pandas 导入: import pandas as pd df

6.8K20

Pandas数据分类

公众号:尤而小屋 作者:Peter 编辑:Pete 大家好,我是Peter~ 本文中介绍是Categorical类型,主要实现数据分类问题,用于承载基于整数类别展示或编码数据,帮助使用者获得更好性能和内存使用...--MORE--> 背景:统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值,我们需要提取这些不同值并且分别计算它们频数: import numpy as np import pandas as...pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型使用 subjects = ["语文...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes,前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...,也就是one-hot编码(独热码);产生DataFrame不同类别都是它一列,看下面的例子: data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \

8.6K20

Pandas数据转换

axis参数=0时,永远表示是处理方向而不是聚合方向,当axis='index'或=0时,对列迭代对行聚合,行即为跨列,axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说字符串...,Pandas 为 Series 提供了 str 属性,通过它可以方便对每个元素进行操作。...这时候我们str属性操作来了,来看看如何使用吧~ # 将文本转为小写 user_info.city.str.lower() 可以看到,通过 `str` 属性来访问之后用到方法名与 Python 内置字符串方法名一样...提取第一个匹配子串 extract 方法接受一个正则表达式并至少包含一个捕获组,指定参数 expand=True 可以保证每次都返回 DataFrame。...Series每个字符串 slice_replace() 用传递值替换每个字符串切片 count() 计数模式发生 startswith() 相当于每个元素str.startswith(pat

10910

Pandas选择和过滤数据终极指南

Python pandas库提供了几种选择和过滤数据方法,如loc、iloc、[]括号操作符、query、isin、between等等 本文将介绍使用pandas进行数据选择和过滤基本技术和函数。...无论是需要提取特定行或列,还是需要应用条件过滤,pandas都可以满足需求。 选择列 loc[]:根据标签选择行和列。...pandas提供了很多函数和技术来选择和过滤DataFrame数据。...比如我们常用 loc和iloc,有很多人还不清楚这两个区别,其实它们很简单,在Pandas前面带i都是使用索引数值来访问,例如 loc和iloc,at和iat,它们访问效率是类似的,只不过是方法不一样...最后,通过灵活本文介绍这些方法,可以更高效地处理和分析数据集,从而更好地理解和挖掘数据潜在信息。希望这个指南能够帮助你在数据科学旅程取得更大成功!

27810

Python pandas获取网页数据(网页抓取)

标签:Python与Excel,pandas 现如今,人们随时随地都可以连接到互联网上,互联网可能是最大公共数据库,学习如何从互联网上获取数据至关重要。...因此,有必要了解如何使用Pythonpandas库从web页面获取表数据。此外,如果你已经在使用Excel PowerQuery,这相当于“从Web获取数据”功能,但这里功能更强大100倍。...Python pandas获取网页数据(网页抓取) 类似地,下面的代码将在浏览器上绘制一个表,你可以尝试将其复制并粘贴到记事本,然后将其保存为“表示例.html”文件...因此,使用pandas从网站获取数据唯一要求是数据必须存储在表,或者用HTML术语来讲,存储在…标记。...让我们看看pandas为我们收集了什么数据…… 图2 第一个数据框架df[0]似乎与此无关,只是该网页中最先抓取一个表。查看网页,可以知道这个表是中国举办过财富全球论坛。

7.9K30

(六)PythonPandasDataFrame

目录 基本特征 创建 自动生成行索引 自定义生成行索引 使用 索引与值 基本操作 统计功能  ---- 基本特征 一个表格型数据结构 含有一组有序列(类似于index) 大致可看成共享同一个index...print(frame.iloc[0:2, 0]) # 第零行和第一行第零列(第一个0可省略) print(frame.iloc[0:2]) # 少了第二个参数,就会输出所有列 print...“del 数据方式进行,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 可利用 drop()方法删除指定轴上数据,drop()方法返回一个新对象,不会直接修改原始数据。...5000, 'tax': 0.05} print(aDF) print("===============================") print(aDF.drop(5)) # 返回删除第5行数据...,可以改变原来数据,代码如下: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming', 4000), ('xiaohong

3.8K20

(五)PythonPandasSeries

目录 基本特征 创建 自动生成索引 自定义生成索引 使用 基本运算 数据对齐 ---- 基本特征 类似一维数组对象 由数据和索引组成 有序定长字典 创建         Series能创建出带有数据和索引字典来...          = e^3 b     148.413159 c    1096.633158 dtype: float64 数据对齐         数据对齐是Serie一个很重要功能...,能简化数据处理,代码如下所示: import pandas as pd data = {'AXP': '86.40', 'CSCO': '122.64', 'BA': '99.44'} sindex...数据对齐一个重要功能是:在运算自动对齐不同索引数据,代码如下所示: import pandas as pd data = {'AXP': '86.40', 'CSCO': '122.64', '...,如bSer无CVX,所以显示为NaN,都有数据,因为是字符串,便拼接在一起  运行结果如下所示: AAPL             NaN AXP       86.4086.40 BA

83820

Python进阶之Pandas入门(五) 数据流切片,选择,提取

前言 Pandas数据分析中一个至关重要库,它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关职业,那么你要做第一件事情就是学习Pandas。 到目前为止,我们主要关注数据一些基本总结。...我们已经学习了使用单括号进行简单列提取,并且使用fillna()在列输入null值。下面是您需要经常使用其他切片、选择和提取方法。...为了进一步说明这一点,我们选择多行。 你会如何使用列表呢?在Python,只需使用像example_list[1:4]这样括号进行切片。...参考: Python Pandas Tutorial: A Complete Introduction for Beginners https://www.learndatasci.com/tutorials.../python-pandas-tutorial-complete-introduction-for-beginners/

1.7K10

如何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和列?

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和列对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据索引。concat 方法第一个参数是要与列名连接数据列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据索引。... Pandas 库创建一个空数据以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们语法以及它们接受参数。这种学习对于那些开始使用 Python  Pandas 库对数据进行操作的人来说非常有帮助。

21530

懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(十八):pandas vlookup

> 经常听别人说 Python数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 名声最响就是 vlookup 函数,当然在 Excel 函数公式中用于查找函数家族也挺大...,不过在 pandas 这功能却要简单多了。...今天就来看看 pandas 任何实现 Excel 多列批量 vlookup 效果 案例1:简单匹配 一天,你收到一份数据源表如下: - 每个人每个城市销售额数据 接着,你需要把下图表格从数据源表匹配过来...pandas 怎么实现: - 行6、7,由于现在需要姓名匹配,我们把2份数据姓名列设置为行索引 - 行9,简单调用 update 方法,表示 df_tg 按照 df_src 更新值 由于 pandas

1.8K40

懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(十八):pandas vlookup

此系列文章收录在公众号数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 名声最响就是 vlookup 函数,当然在 Excel 函数公式中用于查找函数家族也挺大...,不过在 pandas 这功能却要简单多了。...今天就来看看 pandas 任何实现 Excel 多列批量 vlookup 效果 案例1:简单匹配 一天,你收到一份数据源表如下: - 每个人每个城市销售额数据 接着,你需要把下图表格从数据源表匹配过来...pandas 怎么实现: - 行6、7,由于现在需要姓名匹配,我们把2份数据姓名列设置为行索引 - 行9,简单调用 update 方法,表示 df_tg 按照 df_src 更新值 由于 pandas

2.7K20

对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 对于Excel来说,删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架删除行技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过“用户.xlsx”来演示删除行。 图1 注意上面代码index_col=0?如果我们将该参数留空,则索引将是基于0索引。...使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架删除第三行(Harry Porter),pandas提供了一个方便方法.drop()来删除行。...inplace:告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除行 图2 我们跳过了参数axis,这意味着将其保留为默认值0或行。因此,我们正在删除索引值为“Harry Porter”行。...这次我们将从数据框架删除带有“Jean Grey”行,并将结果赋值到新数据框架。 图6

4.6K20

对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 删除列也是Excel常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行一些方法,删除列与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列数据框架,仍然使用前面给出“用户.xlsx”数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除列。...如果要覆盖原始数据框架,则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python一个关键字,可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架删除列。...实际上我们没有删除,而是创建了一个新数据框架,其中只包含用户姓名、城市和性别,有效地“删除”了其他两列。然后,我们将新创建数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码双方括号。

7.1K20

PythonPandas相关操作

PandasPandasPython中常用数据处理和分析库,它提供了高效、灵活且易于使用数据结构和数据分析工具。...1.Series(序列):Series是Pandas一维标记数组,类似于带标签数组。它可以容纳任何数据类型,并具有标签(索引),用于访问和操作数据。...2.DataFrame(数据框):DataFrame是Pandas二维表格数据结构,类似于电子表格或SQL表。它由行和列组成,每列可以包含不同数据类型。...每个Series和DataFrame对象都有一个默认整数索引,也可以自定义索引。 4.选择和过滤数据Pandas提供了灵活方式来选择、过滤和操作数据。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定行和列。 5.缺失数据处理:Pandas具有处理缺失数据功能,可以检测、删除或替换数据缺失值。

24730

Python环境】Python结构化数据分析利器-Pandas简介

Pandaspython一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发PyData开发team...Pandas名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。...panel data是经济学关于多维数据一个术语,在Pandas也提供了panel数据类型。...二者与Python基本数据结构List也很相近,其区别是:List元素可以是不同数据类型,而Array和Series则只允许存储相同数据类型,这样可以更有效使用内存,提高运算效率。...这通常是拿到DataFrame后第一个命令,可以方便了解数据内容和含义。

15K100

【译】Python数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas(二)

本文是 使用 Python 进行数据清洗 第二部分翻译,全部翻译文章内容摘要如下 【译】Python数据清洗 |Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas...数据清理目录.png 原文地址 Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas[1] 数据集地址 university_towns.txt[2] A text...我们数据清洗任务 是把以上不规则数据整理为整齐数据,我们可以看到每行数据除了一些括号外,没有其它共性特征。 ?...applymap()实际上是一个行遍历思想,在处理数据时,每一行都可以对应回调函数,自定义来处理数据。...参考资料 [1] Pythonic Data Cleaning With NumPy and Pandas: https://realpython.com/python-data-cleaning-numpy-pandas

61710
领券