Modifying a subset of rows in a pandas DataFrame Now, we will use theloc[]property for modifying a column value, suppose we want a value to be set for a column whenever a certain condition is met for another co
# 计算 RFM 分数 def calculate_rfm(df): # Recency 分数(越小越好) df['R_Score'] = pd.qcut(df['Last_Login_Days_Ago'], q=5, labels=[5, 4, 3, 2, 1]) # Frequency 分数(越高越好) df['F_Score'] = pd.qcut(df['Purchase_Frequency'], q=5, labels=[1, 2, 3, 4, 5]) # ...
subset:只针对指定的列的子集进行删除;不在子集中的行或者列不进行操作 inplace:表示在生成一个新的DataFrame,还是直接在原数据上进行删除 为了解释方便,我们先生成一个副本df1: 参数axis 默认是axis=0的删除: 除了用axis=0或者axis=1表示之外,还可用axis="index"或者axis="columns": 参数how 两种方式进行删除:...
5、查看列表的变量名:df.columns 6、修改列名,inplace表示是否替换原数据框:df.rename(columns={'title':'title1','content':'content1'},inplace=True) 7、筛选变量列:df[ ['content','title'] ] 或者 df.iloc[:,0:2] 8、删除变量列:df.drop(columns={'content1'},inplace=True) 9、查看数据框...
df[col]=df[col].map(str.strip):清除某列的空格 df.drop_duplicates(subset=col,keep='fisrt',inplace=Flase):删除重复值 注:这个drop_duplicate方法是对DataFrame格式的数据,去除特定列下面的重复行。返回DataFrame格式的数据。 subset : column label or sequence of labels, optional 用来指定特定的列,默认所...
subset=movies_df[['genre','rating']]subset.head() 运行结果: 行提取 对于行,我们有两个选项: .loc-按名称定位 .iloc-通过数值索引定位 请记住,我们仍然是通过电影标题索引的,所以为了使用.loc,我们需要给它一个电影的标题(普罗米修斯): 代码语言:javascript ...
columns属性的输出似乎只是列名称的序列。 从技术上讲,此列名称序列是Index对象。 函数type的输出是对象的完全限定的类名。 变量columns的对象的全限定类名称为pandas.core.indexes.base.Index。 它以包名称开头,后跟模块路径,并以类型名称结尾。 引用对象的常用方法是在包名称后加上对象类型的名称。 在这种情况下,...
rows and axis=1 for columns)# Note: inplace=True modifies the DataFrame rather than creating a new onedf.dropna(inplace=True)# Drop all the columns where at least one element is missingdf.dropna(axis=1, inplace=True)# Drop rows with missing values in specific columnsdf.dropna(subset =...
如:df[df.a.isin([30,54])] #即筛选a值=30或54的记录 如:pi_df = pi_df.loc[~pi_df.index.isin(s_df_main.index)].copy()#从pi_df中筛选index不在s_df_main中的行 (3)at函数 根据指定行index及列label,快速定位DataFrame的元素,选择列时仅支持列名。
df.columns#任务四:查看“Cabin”这列数据的所有值df['Cabin'].head(3) #第一种方法读取df.Cabin.head(3) #第二种方法读取#任务五:加载数据集“test_1.csv”,对比train.csv,test_1 = pd.read_csv('test_1.csv')test_1.head(3)#删除多余的列...