# 检查列名是否存在 if 'old_column_name' in df.columns: df = df.rename(columns={'old_column_name': 'new_column_name'}) else: print("列名不存在") 问题2:列名重复 原因:新的列名在 DataFrame 中已经存在。 解决方法:确保新的列名唯一。 代码语言:txt 复制 # 检查新列
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') def modify_value(x): if x < 5: return '是' elif x < 10: return '否' else: return 'x' # 插入列 for col_num in range(4, 9): df.insert(loc=col_num, column=f'列{col_num-3}', value...
# 添加一个新列 df['New_Column'] = '' # 迭代行并添加到新列 for index, row in df.iterrows(): if row['Age'] > 30: df.at[index, 'New_Column'] = 'Old' else: df.at[index, 'New_Column'] = 'Young' # 打印结果 print(df) 运行以上代码,输出结果如下: 代码语言:txt 复...
以下函数将负值的颜色更改为红色。def color_negative_values(val): color = 'red' if val < 0 else 'black' return 'color: %s' % color我们需要使用applymap函数将此函数应用于数据帧。df3.style.applymap(color_negative_values)
if_exists: 当数据库中已经存在数据表时对数据表的操作,有replace替换、append追加,fail则当表存在时提示ValueError。 db = sqla.create_engine("mysql+pymysql://root:1477@127.0.0.1:3306/test") conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user="root", password="1477", database="test"...
这是一个常见的数据清洗任务，确保数据的一致性和准确性。# 运行以下代码deffix_century(x): year = x.year - 100if x.year > 1989else x.yearreturn datetime.date(year, x.month, x.day)# apply the function fix_century on the column and replace the values to the right onesdata['Yr_Mo_D...
楔子Python 在数据处理领域有如今的地位,和 Pandas 的存在密不可分,然而除了 Pandas 之外,还有一个库也在为 Python 的数据处理添砖加瓦,它就是我们本次要介绍的 Polars。和 Pandas 相比,Polars 的速度更快,执行常见运算的速度是 Pandas 的 5 到
(self): 1062 if self.engine == "python": -> 1063 results, res_index = self.apply_series_generator() 1064 else: 1065 results, res_index = self.apply_series_numba() File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/apply.py:1081, in FrameApply.apply_series_generator(self) 1078 with option_...
将JSON 格式转换成默认的Pandas DataFrame格式orient:string,Indicationofexpected JSONstringformat.写="records"'split': dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]}'records': list like [{column -> value}, ..., {column -> value}]'index': dict like {index -> ...
可以将结果作为一个新列添加到其中一个DataFrame中if df1.shape[0] == df2.shape[0]:df1['Sum_ColumnA'] = result# 展示结果print("Result with New Column:")print(df1.head())else:print("The DataFrames have different numbers of rows. Cannot directly add as a new column.")print("Result (...