4. 使用concat()函数合并多个列 当需要同时合并多个列时,可以使用pd.concat()函数。这个函数不仅可以合并列,还可以合并行。 示例代码 4 importpandasaspd data={'A':['pandasdataframe.com','example','test'],'B':['tutorial','pandasdataframe.com','data']}df=pd.DataFrame(data)df_new=pd.concat([df...
In this article, I will cover the most used ways in my real-time projects to concatenate two or multiple columns of string/text type. While concat based on your need, you may be required to add a separator; hence, I will explain examples with the separator as well. Key Points – Pand...
对数据合并,可以使用concat、merge、join 等方法。 1. concat 方法 一般concat 用于上下数据堆叠合并。concat 有用的三个参数: objs: 数据 axis: {0/‘index’,1/‘columns’}要连接的轴。0为上下堆叠,1为左右拼接 join:{‘inner’, ‘outer’}, 默认‘outer’。join='outer’表示外连接,保留两个表中的所...
对数据合并,可以使用concat、merge、join 等方法。 1. concat 方法 一般concat 用于上下数据堆叠合并。concat 有用的三个参数: objs: 数据 axis: {0/‘index’, 1/‘columns’}要连接的轴。0 为上下堆叠,1为左右拼接 join:{‘inner’, ‘outer’}, 默认‘outer’。join='outer’表示外连接,保留两个表中...
pandas.concat:使对象在轴向上进行粘合或者‘堆叠’ combine_first:将重叠的数据拼接在一起,使用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值 1.merge连接# merge方法将两个pandas对象连接在一起,类似SQL的连接操作。默认情况下,它执行的是内连接,也就是两个对象的交集。通过参数how,还可以指定外连接、左连接和右连接...
str[0:3] # 查找name列中包含字母'c'的行 df[df[''].str.contains('c')] 14. 数据透视表 在数据分析中,有时需要统计汇总数据,并按照某些列进行分组统计汇总,Pandas中提供了数据透视表功能来实现上述需求。例如: pivot_df = df.pivot_table(values='score', index='gender', columnssubject', aggfunc=...
df.rename(columns={'team':'class'}) 常用方法如下: df.rename(columns={"Q1":"a", "Q2": "b"}) # 对表头进行修改 df.rename(index={0: "x", 1:"y", 2: "z"}) # 对索引进行修改 df.rename(index=str) # 对类型进行修改 df.rename(str.lower, axis='columns') # 传索引类型 df.ren...
pd.concat([df1,df2,df3],axis=0,ignore_index=True) 10.将df1,df2,df3按照列合并为新DataFrame pd.concat([df1,df2,df3],axis=1,ignore_index=True) 11.修改列名为col1,col2,col3 df.columns = ['col1','col2','col3'] 12.将col1,col2,clo3三列顺序颠倒 df.ix[:,::-1] 13.提取第一...
astype(str) + '|' + concatenated_cols['Country'] # Rename the concatenated column and drop the original columns df = pd.concat([df, concatenated_cols['Name_Age_Country']], axis=1) df = df.rename(columns={'Name_Age_Country': 'Name|Age|Country'}) df = df.drop(columns=['Name', ...
df.columns() # 查看字段()名称 df.describe() # 查看汇总统计 s.value_counts() # 统计某个值出现次数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每列的唯值和计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失值 df[df[column_name].duplicated()] # 查看column_name字段数据重复的数据信息 ...