data = pd.DataFrame({'A1':[1,2,3],'B1':[1,2,3],"1B11":[4,5,6],"11B":[4,3,7]}) data 这个特定字符串在列名的任意位置上 例如筛选列名中包含B的列,这时只需给contains传入字符串'B'即可得到布尔数组 data.columns.str.contains('B') array([False,True,True,True]) 使用上述布尔数组...
df1=pd.DataFrame(np.zeros((3,4)),index=list('abc'),columns=list('abcd')) df2=pd.DataFrame(np.zeros((2,3)),index=list('ab'),columns=list('abc'))#数据合并 join 相当于mysql中left join 以左边的数据为准,右边没有关联的数据则数据为NaN,#另外列名相同,需要重命名df3=df1.join(df2,lsuf...
df['f'] = df['list'].explode().str.contains('f').groupby(level=0).any().astype('int') 这里我遇到了第一个问题,我创建了一个新的df,其中包含列表中的行名称,并对列表中的值进行计数,但如果列表中只有一个值,我也会得到计数 做x轴
sum(axis=1) num_list > 2 让dataframe里面的正数全部变为0 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 直接了当 df[df>0] = 0 df > 3 统计某列中各元素出现次数 默认情况,直接统计出指定列各元素值出现的次数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 默认情况,统计b...
DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB')) 创建自定义DataFrame 代码语言:python 代码运行次数:6 运行 AI代码解释 """quick way to create an interesting data frame to try things out""" df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) 转换字典...
代码种 Series.str.contains 是 Series 才有的一个操作。另外,filter_data只输出每一列中满足条件的元素,更方便下一步的操作。 简单说明: 针对pandas的dataframe和series,有强大的高阶函数:apply,applymap和map函数等,它们比简单的for循环要快很多,善用这些高阶函数会让你事半功倍。
数据清洗时,会将带空值的行删除,此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引,可以使用reset_index()重置索引。 df.reset_index(drop=True) 输出: rename()重命名用于更改行列的标签,即行列的索引。可以传入一个字典或者一个函数。在数据预处理中,比较常...
axis=1)1B11041526筛选DataFrame列名中包含某个特殊的字符串的打印出来，比如当前数据有五列，createtim...
str.contains("aaa|bbb"))].index).reset_index(drop=True) Pandas DataFrame 合并不固定数量的 DF df_all = pd.DataFrame(columns=["A","B","C"]) for i in list: # 构建 df_tmp,列和df_all相同 df_all = df_all.append(df_tmp,ignore_index=True) Pandas DataFrame 按行遍历 for index,row...
df = pd.DataFrame(data) 现在,我们可以使用str.contains()方法来检查DataFrame中的每一行是否包含指定的字符串。以下是一个示例,检查’Column1’中的每一行是否包含字符串’pie’: df['Column1'].str.contains('pie') 这将返回一个布尔序列,表示每一行是否包含指定的字符串。利用这个布尔序列,我们可以过滤DataFra...