可以使用pandas库的DataFrame()函数创建新的DataFrame,并使用concat()函数将其与原始DataFrame连接起来。例如,使用以下代码将唯一值列表添加为新列: 将唯一值列表转换为DataFrame,并将其添加为新的列。可以使用pandas库的DataFrame()函数创建新的DataFrame,并使用concat()函数将其与原始DataFrame连接起来。例如,使用以下代码...
name:名字。 这个类是Pandas最重要的类之一。 构建方法,DataFrame(sequence),通过序列构建,序列中的每个元素是一个字典。 frame=DateFrame构建完之后,假设frame中有'name','age','addr'三个属性,可以使用fame['name']查看属性列内容,也可以fame.name这样直接查看。 frame按照'属性提取出来的每个列是一个Series类。
DataFrame.join(other,on=None,how='left',lsuffix='',rsuffix='',sort=False) Join columns with other DataFrame either on index or on a key column. Efficiently Join multiple DataFrame objects by index at once by passing a list. Parameters: other: DataFrame, Series with name field set, or l...
concat([df1, df2], axis=0)) # 内连接 --只有column相同的匹配 print(pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')) # 外链接 --先将column相同的匹配,再将独有部分缺少数据填充空堆叠 print(pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer')) 运行结果: 纵向: 姓名 年龄 性别 爱好1 赵一 ...
对整个DataFrame进行排序:df.sort_values(by='column_name', ascending=True)。 对某一列进行排序:df['column_name'].sort_values()。 对某一列进行排名:df['column_name'].rank()。 合并和连接: 使用concat()函数将多个DataFrame按行或列方向进行合并:pd.concat([df1, df2], axis=0)。
1.concat(exprs:Column*):Column function note: Concatenates multiple input columns together into a single column. The function works with strings, binary and compatible array columns. 我的问题: dateframe中的某列数据"XX_BM", 例如:值为 0008151223000316, 现在我想 把Column("XX_BM")中的所有值 变...
是使用Pandas库中的concat()函数或者merge()函数。 1. concat()函数:该函数用于按照指定的轴将多个DataFrames连接在一起。它可以按行或按列进行连接。具体步骤如下:...
2.pd.concat,df.reindex和list.insert(index, obj)配合,可以在任意处插入一列或者多列 首先,如果要在df的后面添加一列,只需要data['c']=xx,但是如果你想一次性添加两列级以上,df[['D','E']] == None ,结果报错 所以接下来我想介绍这种认为比较简便的方法: ...
连接数据:使用df1.append(df2)可以将 df2 的行添加到 df1 的末尾,也可以使用pd.concat([df1, df2])来纵向连接两个 DataFrame。 数据分组与聚合 分组数据:df.groupby('column_name')可以根据 'column_name' 列的值对数据进行分组。分组后可以进行聚合操作,如df.groupby('column_name').sum()计算每个组的总和...
方括号之内的column_name就是新添加的列名称 values就是我们要添加的数据。如果这个列名column_name不在原有的DataFrame对象列名范畴之内,对它进行赋值,实际效果就是为这个DataFrame对象添加一个新列。 类似在DataFrame对象中添加行的操作,当对列进行赋值时,如果赋值的数量只有一个,不足以覆盖所有行,那么Pandas就会用...