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,有些还没产值或产值是一些文字描述时,要处理成0. 这...
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，...
Pandas之DataFrame DataFrame对象既有行索引,又有列索引。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。 importpandas as pdimportnumpy as np#创建DataFramet1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))print(t1)'''0 1 2 3 0 0 1 2 3 1 ...
DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是相同的,把行和列称作轴(axis),DataFrame是按照轴进行操作的,axis=0表示行轴;axis=1 表示列轴。 在操作DataFrame的函数中,通常有沿着轴来进行操作,沿着axis=0,表示对一列(column)的数据进行操作;沿着axis=1,表示对一行(row)的数据进行操作。 axis{0 or ‘index’, 1 ...
4 自定义运算 apply(func, axis=0)func:自定义函数 axis=0:默认是列，axis=1为行进行运算 ...
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: ...
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），对所有列都有效axis=1：以行为单位操作（参数必须是行），对所有行都有效s = pd.Series([100,...
python dataframe 把某一列设为索引 pandas将某一列变为索引,作者:Peter本文主要是介绍Pandas中行和列索引的4个函数操作:set_indexreset_indexset_axisrename创建索引快速回顾下Pandas创建索引的常见方法:pd.IndexIn[1]:importpandasaspdimportnumpyasnpIn[2]:#指定类型
将DataFrame 的行索引命名为:import pandas as pd data = { "age": [50, 40, 30], "qualified": [True, False, False] } df = pd.DataFrame(data) newdf = df.set_axis(["John", "Peter", "Alex"]) print(newdf) 运行一下定义与用法 set_axis() 方法允许您设置指定轴的索引。使用...
默认的情况我们是根据行索引进行排序,如果我们要指定根据列索引进行排序,需要传入参数axis=1。 我们还可以传入ascending这个参数,用来指定我们想要的排序顺序是正序还是倒序。 值排序 DataFrame的值排序有所不同,我们不能对行进行排序,只能针对列。我们通过by参数传入我们希望排序参照的列,可以是一列也可以是多列。