首先,导入pandas库并读取数据集:import pandas as pd # 读取数据集 df = pd.read_csv('data.csv') 然后,使用groupby函数按照ID进行分组,并使用apply函数为每个组添加新行:# 定义一个函数,用于为每个组添加新行 def add_new_row(group): # 在每个组的末尾添加新行 new_row = {'ID': group['ID'...
import folium # 创建地图 m = folium.Map(location=[37.0902, -95.7129], zoom_start=4) # 添加销售数据点 for i, row in cities_df.iterrows(): folium.Marker([row['Latitude'], row['Longitude']], popup=f"{row['City']}: {row['Sales']}").add_to(m) # 显示地图 m 通过这些案例,我们...
start=time.perf_counter()df=pd.DataFrame({"seq":[]})foriinrange(row_num):df.loc[i]=iend=...
先搞一个 300MB 的 DataFrame，把它存成 csv。df = pd.DataFrame(pd.np.random.randn(50000,300))df.to_csv(‘random_data.csv’, index=False)压缩一下试试：df.to_csv(‘random_data.gz’, compression=’gzip’, index=False)文件就变成了136MB。gzip压缩文件可以直接读取：df = pd.read_csv(‘ran...
#用这个df模拟实际需要添加的数据df_source=pd.read_parquet(envs.get_data_path_1_min()+df_key,...
import pandas as pd # 创建一个空的数据框 df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B']) # 创建一个带有列表的数据框 new_row = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) # 将带有列表的数据框追加为行 df = df.append(new_row, ignore_index=True) print(df) ...
pd.concat([df, df_to_add], ignore_index=True) elapsed_time_concat = time.time() - start_time print(f"Elapsed time for concat: {elapsed_time_concat:.4f} seconds") Output: Elapsed time for loc: 0.0394 seconds Elapsed time for concat: 0.7206 seconds ...
Let’s reset our DataFrame to remove the ‘Total’ row: df = df.drop('Total') Output: Plan_Type Monthly_Fee Subscribers 0 Basic 30.0 200.0 1 Premium 50.0 150.0 2 Pro 100.0 50.0 Now, we’ll calculate and add the total row, but this time only for columns with numeric data types: ...
To add a new row to a Pandas DataFrame, we can use the append method or the loc indexer. Here are examples of both methods: Using append method: import pandas as pd # Sample DataFrame data = {'ID': [1, 2, 3], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']} df = pd.DataFrame(...
return row['A'] + row['B'] 使用apply()函数将这个函数应用到整个DataFrame df['C'] = df.apply(add_columns, axis=1) 3、使用concat()函数:concat()函数可以将两个或多个Series或DataFrame连接在一起,我们可以创建一个新的Series,该Series包含两列的值,然后将这个新的Series添加到原始的DataFrame中。