Python program to replace all values in a column, based on condition # Importing pandas packageimportpandasaspd# creating a dictionary of student marksd={"Players":['Sachin','Ganguly','Dravid','Yuvraj','Dhoni','Kohli'],"Format":['ODI','ODI','ODI','ODI','ODI','ODI'],"Runs":[15921...
"0") #单个值的替换df["是否已婚"] = df["是否已婚"].replace("是", "1") #单个值的替换df["资产(万)"] = df["资产(万)"].replace({50:52,30:"35"}) # 字典 替换df["车产1"] = df["车产"].replace([0,1],["否","是"]) # 列表对应替换df["...
df_inner.sort_values(by=['age']) 4、按照索引列排序: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.sort_index() 5、如果prince列的值>3000,group列显示high,否则显示low: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > ...
sort_values(by=column)[-n:] tips.groupby('smoker').apply(top) 如果传入apply的方法里有可变参数的话,我们可以自定义这些参数的值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tips.groupby(['smoker','day']).apply(top,n=1,column='total_bill') 从上面的例子可以看出,分组键会跟原始对象...
Pandas 中的 replace 方法允许您在 DataFrame 中的指定系列中搜索值,以查找随后可以更改的值或子字符串。 首先,让我们快速看一下如何通过将“Of The”更改为“of the”来对表中的“Film”列进行简单更改。 # change "Of The" to "of the" - simple regex df["Film"].replace("Of The", "of the") ...
replace() 函数:替换元素,使用replace()函数,对values进行映射操作 DataFrame替换操作 单值替换 普通替换: 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value='e' 按列指定单值替换: to_replace={列标签:替换值} value='value' df.replace(to_replace=5,value='five')# 把值为5的元素值替换为five ...
df.pivot(index='姓名', columns='科目', values='成绩') 输出: pivot()其实就是用set_index()创建层次化索引,再用unstack()重塑 df1.set_index(['姓名','科目']).unstack('科目') 数据分组与数据透视表更是一个常见的需求,groupby()方法可以用于...
update() Update one DataFrame with the values from another DataFrame value_counts() Returns the number of unique rows values Returns the DataFrame as a NumPy array var() Returns the variance of the values in the specified axis where() Replace all values where the specified condition is False ...
df.pivot_table(values='value', index='index_column', columns='column_name', aggfunc='function_name')数据合并函数说明 pd.concat([df1, df2]) 将多个数据框按照行或列进行合并; pd.merge(df1, df2, on=column_name) 按照指定列将两个数据框进行合并。实例...
values) df.dropna(how='any', inplace=True) print(df.values) df.to_excel('test.xlsx', index=False) [[1001 Timestamp('2024-01-02 00:00:00') '东莞' '100-A' 23 1200.0] [1002 Timestamp('2024-01-03 00:00:00') '深圳' '100-B' 44 nan] [1003 Timestamp('2024-01-04 00:00:...