填充值参数:value=None(空值) import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在...
示例：import pandas as pdimport numpy as np# 创建一个带有缺失值的DataFramedata = {'Name': ['John', 'Emma', np.nan],'Age': [25, np.nan, 35],'City': ['New York', 'London', 'Paris']}df = pd.DataFrame(data)print(df)程序输出： Name Age City0 John 25.0 New ...
Output: parameter date column2 column3 column4 column5 column6 column7 0 A 2023-01-01 A2_1 A3_1 A4_1 A5_1 1 A 2023-01-01 A4_1_1 A5_1_1 A6_2 A7_2 2 B 2023-01-02 B2_2 B3_2 B4_2 B5_2 3 C 2023-01-03 C4_3 C5_3 C6_3 C7_3 但我希望得到以下dataframe作为结果输出...
df.loc[:,"Column_Total"] = df.sum(axis=1) 2、如果有文字 import pandas as pd data = [('a',1,2,3),('b',4,5,6),('c',7,8,9),('d',10,11,12)]df = pd.DataFrame(data,columns=('col1', 'col2', 'col3','col4'))df.loc['Column_Total']= df.sum(numeric_only=True...
实用建议:为保持代码一致性,可考虑将DataFrame位置调换并使用左连接实现相同效果。 4、外连接:数据一致性检测工具 应用场景:识别数据集之间的不匹配记录(例如,查找没有对应订单的客户或没有对应客户的订单)。 outer_merged=pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer', indicator=True) outer_merged['_merge']...
假设我们有一个自定义函数 clean_text_column(df, column_name) 用于清洗 DataFrame 中的某个文本列(例如转换为小写、去除特殊字符)。 复制 importpandasaspdimportre # 示例 DataFrame data={'ID':[1,2,3],'Description':['Product A - NEW!','Item B (Old Model)','Widget C*']}df_text=pd.DataFra...
DataFrame.query(expr[, inplace])Query the columns of a frame with a boolean expression. 二元运算 方法描述 DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value])加法,元素指向 DataFrame.sub(other[, axis, level, fill_value])减法,元素指向 DataFrame.mul(other[, axis, level, fill_value])乘法,元素指...
Pandas是Python中最强大的数据分析库之一,提供了DataFrame这一高效的数据结构。 import pandas as pd import numpy as np # 创建DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 30, 35, 40], 'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000], ...
diff() Calculate the difference between a value and the value of the same column in the previous row div() Divides the values of a DataFrame with the specified value(s) dot() Multiplies the values of a DataFrame with values from another array-like object, and add the result drop() Drops...
Calling drop with a sequence of labels will drop values from either axis. To illustrate this, we first create an example DataFrame: ->(删除某个行标签, 将会对应删掉该行数据) 'drop([row_name1, row_name2]), 删除行, 非原地'data.drop(['Colorado','Ohio']) ...