'Princi','Gaurav','Anuj'],'Age':[27,24,22,32],'Address':['Delhi','Kanpur','Allahabad','Kannauj'],'Qualification':['Msc','MA','MCA','Phd']}# Convert the dictionary into DataFramedf=pd.DataFrame(data)# select two rows and# column "name" to "Address"# Means...
单个df按条件配号 importnumpy as npconditions= [c1,c2,c3,c4,c5,c6] #其中,c1-c6是布尔表达式values= [1,2,3,4,5,6]df[column] = np.select(conditions, values)
columns = df.columns # 使用字符串匹配找到相似的列名 similar_columns = [col for col in columns if 'C_' in col] # 合并相似的列名 merged_column = '_'.join(similar_columns) # 替换原始列名为新的合并列名 df.rename(columns={col: merged_column for col in similar_columns}, inplace=True) #...
df["Column Name"].str.len().min()
这将把column_name列按照下划线分隔成两列new_index1和new_index2,并将其添加到DataFrame中。 设置新的索引,可以使用set_index()函数: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 df.set_index(['new_index1', 'new_index2'], inplace=True) 这将把new_index1和new_index2作为新的索引。
COLUMN_NAME from information_schema.COLUMNS where table_name = '%s'"12self._cursor.execute(sql %table_name)13results =self._cursor.fetchall()14forrowinresults:15field_list.append(row[0])1617name_sql ="select %s from %s"18i =019forfieldinfield_list:20self._cursor.execute(name_sql %(...
df['column_name'] # 通过标签选择数据 df.loc[row_index, column_name] # 通过位置选择数据 df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter...
['one','three']) # 替换所有等于的值 替换为所有1 'one' ,并 3 用 'three' df.rename(columns=lambda x: x + 1) # 列的重命名 df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'})# 选择性重命名 df.set_index('column_one') # 更改索引 df.rename(index=lambda x: x + 1) # 大规模重...
Dict of {column_name: arg dict}, where the arg dict corresponds to the keyword arguments of pandas.to_datetime() Especially useful with databases without native Datetime support, such as SQLite. columns : list, default: None List of column names to select from SQL table (only used when ...
rename(columns={0: split_column_name}) 通过转置,实现部分column和index的互换:如果在DataFrame中,我们希望将一部分column name变成一列index,同时将一列本来是index的列变成column names,那么可以通过下面的方法实现: index_cols = ['Name', 'City', 'County', 'Update Date', 'Week'] # 把不准备变的...