在Pandas中,可以使用drop()方法根据条件删除DataFrame(df)中的列。下面是根据条件删除列的步骤: 步骤1:导入必要的库 ```python import pandas as p...
这个函数依次接受三个参数:条件;如果条件为真,分配给新列的值;如果条件为假,分配给新列的值 # np.where(condition, value if condition is true, value...,给它提供两个参数:一个条件,另一个对应的等级列表。...# 在conditions列表中的第一个条件得到满足,values列表中的第一个值将作为新特征中该样本的值...
一般来说,矢量化 数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级(甚至更多),尤其是各种数 值计算。 将条件逻辑表述为数组运算:np.where(condition, x, y) 本质就是条件判断,if condition: x else: y 数学和统计方法 np.argsort(): 返回的是未排序时数组的索引。(默认行方向) 是np.sort()的补充。返回n...
np.where, condition, if true value, if false value np.where(df.index.isin(idxs),df.index,'') np.log2 + where np.log2(df['value'],where=df['value']>0) where不包括的部分keep 原来的valuedf.col.where df.index.where(df.index.isin(idxs),'')用...
要么是一个布尔掩码then 是如果条件评估为True 时使用的值，否则是要使用的值"""np.where(condition,...
drop(1, axis=0, inplace=True) 例子2: 删除一列数据 dataframe.drop('爱好', axis=1, inplace=True) 例子3: 验证axis=0,如果是聚合操作,指的是跨行cross rows 下方代码是跨行求平均值 dataframe.mean(axis=0) 先看下运行结果,发现计算的是每一列的平均值。跨行指的就是列不动,从行的...
df.drop([column_name], axis=1, inplace=True) CommonQuery.modify_df_rename(df, rename)@staticmethoddef modify_df_rename(df: pd.DataFrame, name_to_show_dict: Dict, ): """ 对pd.DataFrame列名重命名 """ if not df.empty: if name_to_show_dict: df.rename(columns=name_to_show_dict, ...
df["Muscle"] = df["Condition"].apply(lambda x: 1 if "Adductor" in x else 2) Injury列也是这样。你可以试试看,如果需要帮助,请告诉我。 如果您不想担心单词的大小写,可以使用: df["Muscle"] = df["Condition"].apply(lambda x: 1 if "adductor" in x.lower() else 2) 更新以解决两个以上...
In [231]: df Out[231]: one two three a 1.394981 1.772517 NaN b 0.343054 1.912123 -0.050390 c 0.695246 1.478369 1.227435 d NaN 0.279344 -0.613172 In [232]: df.drop(['a', 'd'], axis=0) Out[232]: one two three b 0.343054 1.912123 -0.050390 c 0.695246 1.478369 1.227435 In [233]: ...
pandas 逐行删除列子集中的重复项，仅保留第一个副本，仅当存在3个或更多重复项时才逐行删除您可以堆叠...