一、 explode explode用于将一行数据展开成多行。比如说dataframe中某一行其中一个元素包含多个同类型的数据,若想要展开成多行进行分析,这时候explode就派上用场,而且只需一行代码,非常节省时间。 用法: 参数作用: column :str或tuple 以下表中第三行、第二列为例,展开[2,3,8]: 使用explode轻松将[2,3,8
print(df.explode("a", ignore_index=False)) 💡 9:数据相关性 如果要计算两个 DataFrame 的行或列之间的相关性,可以使用.corrwith(): 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({ "a": [1, 2, 3, 4], "b": [2, 3, 4, 6] }) df2 = pd...
💡 8:DataFrame.explode() 类似于上例,如果你想把一个DataFrame中某个字符串字段(列)展开为一个列表,然后将列表中的元素拆分成多行,可以使用str.split()和explode()组合,如下例: importpandasaspd df = pd.DataFrame({"a": ["1,2","4,5"], "b": [11,13]}) # Turn strings into lists df.a ...
8:DataFrame.explode() 9:数据相关性 10:交叉制表 11:DataFrame.query() 12:逆透视数据表 13:重命名聚合列 14:填充空值 15:过滤 DataFrame 中的列 16:自动转换数据类型 17:将新列分配给 DataFrame 18:读取 HTML 表格 19:nlargest 和 nsmallest 20:创建排序列 21:DataFrame 中的颜色值 参考资料 推荐阅读 本...
explode('A') # 枚举更新 status = {0:'未执行', 1:'执行中', 2:'执行完毕', 3:'执行异常'} df['taskStatus'] = df['taskStatus'].apply(status.get) df.assign(金额=0) # 新增字段 df.loc[('bar', 'two'), 'A'] # 多索引查询 df.query('i0 == "b" & i1 == "b"') # 多...
()# 数据爆炸,将本列的类列表数据和其他列的数据展开铺开df.explode('A')# 枚举更新status = {0:'未执行', 1:'执行中', 2:'执行完毕', 3:'执行异常'}df['taskStatus'] = df['taskStatus'].apply(status.get)df.assign(金额=0) # 新增字段df.loc[('bar', 'two'), 'A'] # 多索引查询...
Use the explode() Function to Explode Multiple Columns in Pandas Use Series.explode to Explode Multiple Columns in Pandas The data we have access to can contain different datatypes, from strings to arrays or lists. Typically we prefer numbers (integers and floats) and strings as there are ...
explode([ignore_index]) Transform each element of a list-like to a row. factorize([sort, na_sentinel]) Encode the object as an enumerated type or categorical variable. ffill([axis, inplace, limit, downcast]) Synonym for DataFrame.fillna()with method=ffill(). fillna([value, method, axis...
df.explode('A') 枚举更新 status = {0:'未执行', 1:'执行中', 2:'执行完毕', 3:'执行异常'}df['taskStatus'] = df['taskStatus'].apply(status.get)df.assign(金额=0) # 新增字段df.loc[('bar', 'two'), 'A'] # 多索引查询df.query('i0 == "b" & i1 == "b"') # 多索引查...
💡 8:DataFrame.explode() 类似于上例,如果你想把一个DataFrame中某个字符串字段(列)展开为一个列表,然后将列表中的元素拆分成多行,可以使用str.split()和explode()组合,如下例: importpandasaspd df=pd.DataFrame({"a":["1,2","4,5"],"b":[11,13]})# Turn strings into listsdf.a=df.a.str...