用自定义函数传给dataframe的时候,比较直观。 defdiv_zero(s):ifs['累计产值(元)']==0orisinstance(s['累计产值(元)'],str):return0else:return(s['累计已付']-s['其中:工伤'])/s['累计产值(元)']returns k['实际支付比例(不含工伤)']=k.apply(div_zero,axis=1) 要算实际支付比例时,有些还...
# 先填充0，再相加df1.add(df3,fill_value=0)# 除法df1.divide(df3,fill_value=2)2. Series与DataFrame之间的运算使用Python操作符：以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效类似于NumPy中二维数组与一维数组的运算，但可能出现NaN使用Pandas操作函数：axis=0：以列为单位操作（参数必须是列），对所有...
DataFrame.drop(self,labels = None,axis = 0,index = None,columns = None,level = None,inplace = False,errors ='raise' ) 通过指定标签名称和轴,或者直接指定索引或列名称来直接删除行或列。 常用参数含义: labels : 标签表示索引或列 axis: 指定轴,axis = 0(删除行) axis = 1(删除列) index : ...
那么应用apply到一个DataFrame的每个Series,自然存在一个问题是应用到行还是列的问题,所以一个DataFrame调用apply函数时需要指定一个axis参数,其中axis=0对应行方向的处理,即对每列应用apply接收函数;axis=1对应列方向处理,即对每行应用接收函数。默认为axis=0。这里仍然举两个小例子: ①取所有数值列的数据最大值。...
axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1; index 直接指定要删除的行 columns 直接指定要删除的列 inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。
axis:拼接轴方向,默认为0,沿行拼接;若为1,沿列拼接 join:默认外联’outer’,拼接另一轴所有的label,缺失值用NaN填充;内联’inner’,只拼接另一轴相同的label; join_axes: 指定需要拼接的轴的labels,可在join既不内联又不外联的时候使用 ...
行索引,表明不同行,横向索引,叫index,0轴,axis=0 列索引,表明不同列,纵向索引,叫columns,1轴,axis=1 1、DataFrame创建,可以通过index和columns指定索引名称 #方式一 a = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5))print(a) #方式二 a= pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5),index=list("ab"),...
在pandas中，常见的是DataFrame数据结构。axis=0表示跨行，沿着行索引向下执行方法。axis=1表示跨列，沿着列标签横向执行方法。案例说明：1、数据框中求和函数使用axis 对二维数组进行求和，df.sum(0)，也就是axis=0，沿着行索引向下求和，也就是列标签的求和。在df.sum(1)中，axis=1，表示沿着列标签横向求和，...
1.concat,concat([df1,df2,...],axis=0) axis= 0 纵向;1 横向。 使用前需导入过pandas模块 使用时要注意连接的dataframe行列对齐 可以同时拼接多个dataframe 拼接是强制的,允许连接后存在同名的行或列,见纵向连接的第二个例子 2.横向连接 3.纵向连接 ...
首先说结论:因为pandas是基于numpy模块,故其对axis的理解与numpy模块保持一致,即axis表示数组层级,若axis=i,则沿着第i维的方向进行操作。 一、理解DataFrame(二维的数据结构) 将DataFrame视作是共享同一个index的Series的集合,也可视作像数据库的记录表。如图所示: ...