# 在第三列的位置上插入新列total列,值为每行的总成绩df.insert(2, 'total', df.sum(1)) 7、指定列df.assign() # 增加total列df.assign(total=df.sum(1))# 增加两列df.assign(total=df.sum(1), Q=100)df.assign(total=df.sum(1)).assign(Q=100)其他使...
In [88]: iris.assign(sepal_ratio=lambda x: (x["SepalWidth"] / x["SepalLength"])).head() Out[88]: SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Name sepal_ratio 0 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 0.686275 1 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 0.612245 2 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 0.680851 3...
to_records([index, column_dtypes, index_dtypes])将DataFrame转换为NumPy记录数组。to_sql(name, con...
30,20] } df = pd.DataFrame(d,index=list("ABC")) df其他创建 DataFrame 的方式df = pd.DataFr...
assign:主要是用来添加列,也就是在表的右方添加。 combine:这个函数的填充可以根据某种规则来填充,当然它衍生的combine_first就是一个比较常用的函数了,这个函数是直接填充。 update:这个函数是会在前表的基础之上,将后表填充,不会更改索引,也就是按照前表的索引来操作。 concat:这个函数也是进行直接的拼接,不会管...
->1121returnself._get_value(key)1123# Convert generator to list before going through hashable part1124# (We will iterate through the generator there to check for slices)1125ifis_iterator(key): File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py:1237,inSeries._get_value(self, label, takeable)...
我和df.apply和df.assign混在一起,但我似乎无法让它发挥作用。我尝试了: df['col2'] += [0, 0] df = df.col2.apply(lambda x: x.append([0,0])) Which returns a Series that looks nothing like i need it df = df.assign(new_column = lambda x: x + list([0, 0)) ...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum而不是df.column.sum可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index
但不幸的是,你不能用df.assign将结果赋值给原始的dataframe。 一种方法是将列索引的所有不相关级别堆叠到行索引中,执行必要的计算,然后将它们解堆叠回去(使用pdi)。锁以保持列的原始顺序)。 或者,你也可以使用pdi.assign: pdi.assign是锁定顺序感知的,所以如果你给它一个(多个)锁定级别的dataframe,它不会解锁它们...
7、指定列df.assign# 增加total列 df.assign(total=df.sum(1)) # 增加两列 df.assign(total=df.sum(1), Q=100) df.assign(total=df.sum(1)).assign(Q=100) 其他使用示例: df.assign(Q5=[100]*100) # 新增加一列Q5 df = df.assign(Q5=[100]*100) # 赋值生效 ...