import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) def add_column(row): return row['A'] + row['B'] + 1 df['C'] = df.apply(add_column, axis=1) print(df) 输出结果: A B C 0 1 4 6 # (1+4+1=6) 1 2 5 8 # (2+5+1=8) 2 3...
start=time.perf_counter()rows=[]foriinrange(row_num):rows.append({"seq":i})df=pd.DataFrame...
apply方法允许你应用一个函数到DataFrame的每一行或每一列。你可以使用这个函数来创建新的列。 python import pandas as pd 假设我们有一个DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) 定义一个函数来计算新列的值 def calculate_new_column(row): return row['A'] * row...
importpandasaspd# 创建一个初始DataFramedf=pd.DataFrame({'Website':['pandasdataframe.com'],'Visits':[1000]})# 创建一个新行的数据new_row=pd.Series({'Website':'pandasdataframe.com','Visits':1500})# 使用append()添加新行df=df._append(new_row,ignore_index=True)print(df) Python Copy Output...
在上述示例代码中,我们首先创建了一个空的Dataframe对象。然后定义了一个递归函数add_row_recursive(),该函数接收一个Dataframe对象和要添加的行数据作为参数。在递归函数中,我们首先判断Dataframe是否为空,如果为空,则直接将行数据添加到Dataframe中,并返回结果。如果Dataframe不为空,则将行数据添加到Dataframe中,并将新...
df.loc["Row_Total"] = df.sum()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_...
2、创建示例DataFrame 假设你需要创建一个示例DataFrame。有很多种实现的途径，我最喜欢的方式是传一个...
df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})# 使用.apply()在整个DataFrame上添加新列df['Sum']=df.apply(lambdarow:row['A']+row['B'],axis=1)print(df) Python Copy Output: 7. 使用外部数据添加列 在实际应用中,我们可能需要根据外部数据源来添加列。这可能涉及到数据的合并或映射。
定义一个函数,将应用到DataFrame的每一行,将新列的值设为A列值和B列值之和 def add_column(row): return row['A'] + row['B'] 使用apply函数添加新列C df['C'] = df.apply(add_column, axis=1) print(df) 在这个例子中,新列C的值是A列值和B列值之和。注意,这个方法通常在你需要在每行计算...
df2--->DataFrame对象 s_row =df2.loc["c"]---Series对象 s_column =df2["Python"]---Series对象 df2.add(s_row)---df2对象每一列与s_row相加 df2.add(s_column,axis="index")---df2对象每一行与s_column相加 # axis参数,指定两者相加的方式,默认等于column 丢失数据...