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dataframe增加一列
python中,
dataframe
或series对象可以对列进行运算么(加减乘除)
答:
可以使用apply方法例如s.apply(lambdax:x+
1
df.apply(lambdax:x+1)
dataframe
默认是针对所有列都进行操作。dir和help是Python中两个强大的built-in函数,就像Linux的man一样,绝对是开发的好帮手比如查看list的所以属性:dir(list)输出:['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr_...
excel怎么实现报表自动化?
答:
from pandas import
DataFrame
,Series import os os.chdir('./')从指定文件路径读取excel表格 df = pd.read_excel('D:/mypaper/data/data.xlsx')查看df内容 根据age算出出生年份,
增加一列
import datetime import os year = datetime.datetime.now().year#获取当前系统时间对应的年份 df['birth'...
如何把
dataframe
中某列的值数组拆分并生成新的dataframe
答:
如何把
dataframe
中某列的值数组拆分并生成新的dataframe import pandas as pda=[[1,2,3],[4,5,6]]b=pd.
DataFrame
(a)c=b[0]*b[1]#df.insert(idx, col_name, value)#insert 三个参数,插到第几列,该列列名,值b.insert(3,3,c)
dataframe
中对行操作和对列操作是否平衡
答:
是。
DataFrame
中的数据是以一个或多个二维块存放的,DataFrame中面向行和面向列的操作是平衡的,所以
dataframe
中对行操作和对列操作是平衡。DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构。
pandas中如何对指定列做fillna
答:
dataframe
.fillna({'code':'code', 'date':'date'}),第一个code和date分别表示列,后面的表示在该列填充的内容
pandas模块中有两种主要的数据结构
答:
删除指定索引 :默认返回的是一个新对象。 .drop() :能够删除Series和
DataFrame
指定行或列索引。 删除一行或者
一列
时,用单引号指定索引,删除多行时用列表指定索引。 如果删除的是列索引,需要
增加
axis=1或axis='columns'作为参数。 增加inplace=True作为参数,...
python pandas 中 apply,applymap 和map的区别
答:
apply() 和applymap()是
DataFrame
数据类型的函数,map()是Series数据类型的函数。apply()的操作对象DataFrame的
一列
或者一行数据, applymap()是element-wise的,作用于每个DataFrame的每个数据。 map()也是element-wise的,对Series中的每个数据调用一次函数。apply works on a row / column basis of a...
Python pandas用法
答:
删除指定索引 :默认返回的是一个新对象。 .drop() :能够删除Series和
DataFrame
指定行或列索引。 删除一行或者
一列
时,用单引号指定索引,删除多行时用列表指定索引。 如果删除的是列索引,需要
增加
axis=1或axis='columns'作为参数。 增加inplace=True作为参数,可以就地修改对象,不会返回...
如何在r里,如何将
dataframe
的某几列放到行里
答:
你可以用EXCEL中的“自动筛选”功能。选中数据第一行,按工具栏中的“数据-筛选-自动筛选”,就会在数据第一行出现下拉框,点中它,从下拉框中选“自定义”,会出现一个对话框,在这个对话框的左边框中选“包含”,右边框中填上“公园”(不要引号),确定后就把所有含有“公园”的数据筛选出来了...
dataframe
的unnamed
一列
为空值,并不是网上说的索性,怎么处理?
答:
使用
DataFrame
.drop() 方法删除该列:f = df.drop('unnamed', axis=1)这样就可以把这
一列
从DataFrame中删除 2.使用 DataFrame.dropna() 方法来删除该列中所有的空值,在指定这一列:f = df.dropna(subset=['unnamed'], axis=1)注意,如果删除列, 那么原始的df 中的数据将会丢失 如果删除这...
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