首先,我们需要导入pandas库,并创建一个示例DataFrame。假设我们有一个包含姓名和地址的DataFrame,其中地址由逗号分隔的多个城市组成。我们可以使用split函数将地址列拆分为多个城市列。代码如下: import pandas as pd # 创建示例DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Address': [...
运行上述代码后,你将得到一个更新后的DataFrame,其中Name列已被拆分为FirstName和LastName两列,并合并到了原始DataFrame中。原始的Name列已被删除。
Expected Output: Summary of the basic information about this DataFrame and its data: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Index: 10 entries, a to j Data columns (total 4 columns): ... dtypes: float64(1), int64(1), object(2) memory usage: 400.0+ bytes None Click me to see the sa...
The Pandas DataFrame can be split into smaller DataFrames based on either single or multiple-column values. Pandas provide various features and functions
函数签名: DataFrame[column].str.split(pat, n=None, expand=False) 参数解释: pat:字符串,分隔符,默认是空格; n:整数,可选参数,指定最大的分割次数; expand:布尔值,默认为False。如果为True,则返回DataFrame。如果为False,则返回Series,其中每个条目都是字符串列表。 评论 In [22]: df_split=DP_table['...
访问数据通常是数据分析过程的第一步,而将表格型数据读取为DataFrame对象是pandas的重要特性。 常见pandas解析数据函数 pd.read_csv() # 从文件、url或文件型对象读取分割好的数据,英文逗号是默认分隔符pd.read_table() # 从文件、url或文件型对象读取分割好的数据,制表符('\t')是默认分隔符pd.read_excel() ...
Python 中使用 pandas 处理数据时,合并两个或多个 DataFrame 是常见的操作。本文主要介绍Python pandas中,通过pd.concat或merge或append合并DataFrame的方法代码。 示例代码: import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'depth': [0.500000, 0.600000, 1.300000], 'VAR1': [38.196202, 38.198002, 38.200001], '...
22、创建数据透视表如果你经常使用上述的方法创建DataFrames，你也许会发现用pivot_table()函数更为便捷：...
df.姓名.str.split(' ', expand=True) 11.把 Series 里的列表转换为 DataFrame df = pd.DataFrame({'列1':['a','b','c'],'列2':[[10,20], [20,30], [30,40]]}) df df_new = df.列2.apply(pd.Series) pd.concat([df,df_new], axis='columns') 12.用多个函数聚合 orders = pd...
import pandas as pddf = pd.DataFrame({'address': ['四川省 成都市', '湖北省 武汉市', '浙江省 杭州市']})res = df['address'].str.split(' ', expand=True) res.columns = ['province', 'city'] 输出: province city0 四川省 成都市1 湖北省 武汉市2 浙江省 杭州市 ...