A.to_excel('A.xlsx', sheet_name='Sheet2') A_ex1=pd.read_excel('A.xlsx','sheet1') print(A_ex1) 输出报错: ValueError: Worksheet named 'sheet1' not found 报错'找不到sheet1',这是因为’A.to_excel('A.xlsx', sheet_name='Sheet2')‘语句的操作是新建一个名为A.xlsx的文件,在其中新建...
接下来,我们可以使用条件筛选的方式来选择满足特定条件的行,并打印另一列的值。假设我们要根据column1的值为"value1"来筛选数据,并打印对应的column2的值。 代码语言:txt 复制 # 根据column1的值为"value1"来筛选数据,并打印对应的column2的值 filtered_data = data[data['column1'] == 'value1'] print(...
在Pandas中，有两个轴：0表示行轴（index轴），1表示列轴（column轴）。示例：import pandas as pd# 创建一个DataFramedata = {'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'London', 'Paris']}df = pd.DataFrame(data)# 沿着行轴计算平均值mean_row ...
# 定义一个函数来计算每个元素的出现次数并添加到新的列 def add_count_column(column): count_series = column.value_counts() return column.apply(lambda x: count_series[x]) # 对每一列应用这个函数 for column in df.columns: df[f'{column}_count'] = add_count_column(df[column]) print(d...
# 直接对DataFrame迭代for column in df:print(column) 07、函数应用 1、pipe() 应用在整个DataFrame或Series上。 #对df多重应用多个函数f(g(h(df), arg1=a), arg2=b, arg3=c)# 用pipe可以把它们连接起来(df.pipe(h).pipe(g, arg1=a).pipe(f, arg2=b, a...
# 直接对DataFrame迭代 for column in df: print(column) 07、函数应用 1、pipe() 应用在整个DataFrame或Series上。 #对df多重应用多个函数 f(g(h(df), arg1=a), arg2=b, arg3=c) # 用pipe可以把它们连接起来 (df.pipe(h) .pipe(g, arg1=a) .pipe(f, arg2=b, arg3=c) ) ...
a b c 01.0 1.0 1.0 1 1.0 1.0 1.0 2 1.0 1.0 1.0 2. DataFrame的对齐运算 df1 = pd.DataFrame(np.ones((2, 2)), columns=['a','b']) df2= pd.DataFrame(np.ones((3, 3)), columns=['a','b','c'])print('df1:')print(df1)print('')print('df2:')print(df2)print('df1+df2:'...
若设置为 True，则在原DataFrame上进行修改。下面通过几个示例来说明 rename函数的用法：示例1：重命名单个列名import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]}df = pd.DataFrame(data)print("Original DataFrame:")print(df)df = df.rename(columns={'A': 'Column1'})print("\...
data ={'a': ['a0', 'a1', 'a2'], 'b': ['b0', 'b1', 'b2']} df =pd.DataFrame(data) print('举例数据情况:\n', df) 添加新列的方法,如下: 一、insert()函数 语法: DataFrame.insert(loc, column, value,allow_duplicates = False) ...
df= pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2],'B': [3, 4, 5]})printdf#结果:A B 0 03 1 1 4 2 2 5 行索引自动生成了0,1,2 如果要自己指定行索引和列索引,可以使用index和column参数: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df =pd.DataFrame( ...