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给dataframe加一列
python
对dataframe列
里的元素进行修改?
答:
直接在参数一栏设置一下即可:df=pd.read_csv('text.csv', dtype={'编号':str} 这样,把你要转换的
列
的名字设定好, “编号”列中的数据读取为str 这样,读取到的数据就是按照我们的要求的了。
Pandas
DataFrame
筛选包含某个关键词的行/列
答:
首先把需要筛选的列转化为pandas.core.strings.StringMethods,然后再用contains函数来得到布尔值的 (因为直接取行/列为Series对象,而不能直接对Series对象使用contains)Series:筛选可以直接利用[ ]来完成:同理,可以使用str函数来
对DataFrame
的的行/列做对于字符串的操作:s.str.lower()s.str.upper()...
怎么用python进行数据
答:
#-*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom pandas import Series,
DataFrame
#用sort_index函数
对
行、列的索引进行排序obj = Series(range(4),index = ['d','a','b','c'])print obj.sort_index() frame = DataFrame(np.arange(8).reshape((...
【pandas笔记】交换两列
答:
交换
DataFrame
中两列的具体步骤:1.先将需要交换的其中一列保存下来;2.然后在DataFrame中删除该列;3.最后将保存下来的列插入DataFrame中对应位置
用python怎么实现多个excel自动两列位置对调?
答:
columnName[2] = columnName[2], columnName[1]# 重组
DataFrame
new = df.loc[:, columnName]# 到这一步已经实现了你的需求,如果另存为
dataFrame
= pd.DataFrame(new)# 覆盖保存,要另存为 filePath 改成 path + file.split('.')[0] + '1.' + file.split('.')[1]dataFrame.to_e...
pandas 如何同时操作多列
答:
定义一个函数批量处理呗 比如df1['a']、df1['e']适用同样规则 def fun1: #定义apply内要用的函数(也可以不定义,使用lambda)def fun2(src,columnList): dst = pd.
DataFrame
({}).append(src) for columnName in columnList: dst[columnName].apply(fun1) return dstoutput...
Python怎么读取csv文件指定列为
dataframe
?
答:
设置read_csv()的mangle_dupe_cols参数为True 重复的列将被指定为“X”、“X.1”、“X.N”,而不是“X”…“X”。如果列中有重复的名称,传入False将导致数据被覆盖。建议多看文档!希望对您的问题有所帮助!
python 如何统计
dataframe
中某一列数据中每个元素出现的次数_百度知 ...
答:
不推荐使用collections统计或者list.count来统计,因为可能会遇到TypeError: unhashable type: 'list’错误。此外也不推荐使用df3[“Alarm_Z”].value_counts()来统计,因为版本原因,有些版本的pandas好像没有这个方法。注意,当列表中含有缺失值时,这种方法可能会失效,需要先用字符型的“nan”来填充缺失...
python pandas groupby分组后的数据怎么用
答:
pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键(可以是函数、数组或DataFrame列名)拆分pandas对象。计算分组摘要统计,如计数、平均值、标准差,或用户自定义函数。
对DataFrame
的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算,如规格化、线性回归...
关于pandas处理数据,怎么提取某一列的部分数字的值?
答:
假设有这么一个
DataFrame
数据:有两列,name列为姓名,age列为年龄,其中年龄为随机生成,如下图:我们可以使用loc来得到age>20的行:data.loc[条件]其中条件为data['age']>20 即:data.loc[data['age']>20]这样就会得到age>20的所有行数据(包括所有列)。如果我们并不需要所有所有列,那可以再...
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