python中DataFrame是哪个库的，怎么调用

DataFrame是pandas库中的一个数据结构。要使用DataFrame，需要先在代码中导入pandas库，可以使用以下代码调用：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 对DataFrame进行操作，如筛选数据
df_filtered = df[df['column_name'] > 10]

# 显示DataFrame
print(df)

相关问题

python中dataframe如何不展示序号

在使用Python中的pandas库创建DataFrame时，通常会默认添加一个行索引，也就是每一行的序号，但有时我们并不需要这个序号，如何在展示DataFrame时去掉这个序号呢？

方法很简单，只需要在DataFrame调用`to_string()`方法时传入参数`index=False`即可。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Cathy'], 'age':[24, 25, 23]})
print(df.to_string(index=False))

输出结果会把行索引去掉：

   name  age
 Alice   24
   Bob   25
 Cathy   23

另外，如果想要在输出结果中同时去掉列索引，只需要使用`to_string()`方法的参数`header=False`。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Cathy'], 'age':[24, 25, 23]})
print(df.to_string(index=False, header=False))

输出结果如下：

 Alice  24
   Bob  25
 Cathy  23

python dataframe 调用函数

在Python的Pandas库中，DataFrame是一个二维表格型数据结构，可以看作是表格化的Series集合。如果你想对DataFrame应用自定义的函数，你可以直接像操作列表一样操作每一列，或者对整个DataFrame进行操作。主要有以下几种方式：

1. **列级应用**：对于DataFrame的每列，你可以使用`apply()`函数。例如：

   df['column_name'].apply(function)

这会将`function`应用到指定列的所有元素上。

2. **行级应用**：使用`applymap()`函数，会对DataFrame的每个单元格应用函数，适用于简单的元素级别的操作：

   df.applymap(function)

3. **整体操作**：如果你想要对整个DataFrame应用函数，可以直接传递整个DataFrame给函数：

   result = function(df)

确保函数能接受和返回整个DataFrame类型的数据。

4. **矢量化操作**：Pandas的一些内置函数（如`sum()`, `mean()`, `max()`, 等）就支持直接作用于DataFrame，这是利用了内部的优化机制，不需要显式地使用`apply()`。

当你调用函数时，记得考虑是否需要保持原地修改（inplace=True），以及是否需要传递其他参数或关键字参数。