1. pandas.DataFrame.any()
DataFrame.any(self, axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None, **kwargs)
axis:0为行(index),1为列(columns),默认为0
bool_only:用于是否只利用序列中的Boolean值进行判断
skipna,是否跳过NA/null值
return 一个series或DataFrame
例: 判断数据列中是否存在满足条件的数据单元,
any() 若有一个或多个存在则为true,
all() 方法的逻辑是:全部符合返回true
- pandas中表格不对齐
一般输出的结果是这种:
网上找到了这个回答加上以下三句:
pd.set_option('display.max_columns', 1000)
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('display.max_colwidth', 1000)
但是并没有效果
然后继续加上下面两句:
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
结果就成了这样:
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seaborn heatmap 热力图使用帮助 seaborn.heatmap
这个博客写的很好seaborn五分钟入门 -
pd.describe() 的官方文档pandas.DataFrame.describe
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pandas df.iloc[] 函数的内标签的使用。 例如:df.iloc[:, 4:-1]是取所有行,列是从0开始下标为4的列到最后一列,不包含最后一列。列的选取是前闭后开。
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很有用的方法,调整dataframe列的博客DataFrame交换列的顺序
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pandas Matplotlib 的颜色可选的值:
color
b:blue
g:green
r:red
c:cyan
m:magenta
y:yellow
k:black
w:white