importpandasaspd data = {'A': [1,2,3],'B': [4,5,6]} df = pd.DataFrame(data) # 使用insert方法 df.insert(2,'C', [7,8,9]) print(df) insert方法可以在指定位置插入新列。 join方法 importpandasaspd data = {'A': [1,2,3],'B': [4,5,6]} df = pd.DataFrame(data) # 使...
start=time.perf_counter()df=pd.DataFrame({"seq":[]})foriinrange(row_num):df.loc[i]=iend=...
df[~(df['Q1']== 8)] # 不等于8 df[df.name== 'Ben'] # 姓名为Ben df[df.Q1> df.Q2] 以下是.loc[ ]和.lic[ ]示例: # 表达式与切片一致 df.loc[df['Q1']> 90, 'Q1':] # Q1大于90,只显示Q1 df.loc[(df.Q1> 80) & (df.Q2 < 15)] # and关系 df.loc[(df.Q1> 90) | (...
df['foo'] = df.Q1 + df.Q2# 新列为两列相加 df['foo'] = df['Q1'] + df['Q2']# 同上 # 把所有为数字的值加起来 df['total'] =df.select_dtypes(include=['int']).sum(1)df['total'] = df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x: sum(x), axis='columns') df.loc[:,'Q10'] ...
df[df['Q1']== 8] # Q1等于8 df[~(df['Q1']== 8)] # 不等于8 df[df.name== 'Ben'] # 姓名为Ben df[df.Q1> df.Q2] 以下是.loc[ ]和.lic[ ]示例: # 表达式与切片一致 df.loc[df['Q1']> 90, 'Q1':] # Q1大于90,只显示Q1 ...
df.sort_index(axis=1)# 会把列按列名顺序排列 2、数值排序sort_values() df.Q1.sort_values()df.sort_values('Q4')df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False]) 其他方法: s.sort_values(ascending=False) # 降序s.sort_values(inplace=True...
<1>.先获取取某一行的索引: 代码语言:javascript 复制 insertRow2_index=df4[df4.Bool==3].index
df1 = df[:n] df2 = df[n:] df0 = df1.append(arr, ignore_index).append(df2, ignore_index)returndf0# 待插入行索引row_n =1# 待插入数据,以一维列表为例d = ["*"] *4# 调用方法pd_arr = df_insert(pd_arr, row_n, d)
使用insert方法:可以通过指定插入位置的方式来添加新的列。例如,可以使用df.insert(loc, 'new_column', [value1, value2, ...])来在指定位置插入新的列数据。 使用assign方法:可以通过链式操作的方式来添加新的列。例如,可以使用df = df.assign(new_column=[value1, value2, ...])来添加新的列数据。 P...
# 在第二列的位置插入一列df.insert(loc=1, column='series5', value=[3, 4])print(df) 结果: 删除 1 删除行 要在Pandas中删除指定的一行或多行数据,使用drop()方法。 注意inplace=True参数指示drop()方法在原位修改数据,而不返回任何新的DataFrame。