# 添加条件列 df['条件列'] = [True, False, True, False] # 添加第一列数据 df['列1'] = [1, 2, 3, 4] # 添加第二列数据 df['列2'] = ['A', 'B', 'C', 'D'] 最终的DataFrame将如下所示: 代码语言:txt 复制 条件列 列1 列2 0 True 1 A 1 False 2 B 2 True 3 C 3 ...
(1)单条件筛选 我们可以使用布尔索引来对DataFrame进行单条件筛选。筛选出列A中大于2的行: ```python result = df[df['A'] > 2] print(result) ``` 输出结果如下: ``` A B C 2 3 7 11 3 4 8 12 ``` (2)多条件筛选 除了单条件筛选外,我们还可以使用逻辑运算符(、|、~)来进行多条件筛选。
然后,我们使用apply()函数将这个函数应用到DataFrame的每一行上,并将结果存储在新列'C'中。 如果你想使用条件表达式来简化这个过程,可以这样做: 代码语言:txt 复制 # 使用条件表达式直接添加新列 df['C'] = df['B'].apply(lambda x: '满足条件' if 25 < x <= 45 else...
一、构建dataframe 二、dataframe属性 1.结构 2.维度 3.元素个数 4.元素类型 5.查看列索引 6.查看行索引 7.查看数据 三、元素操作 1、dataframe查找 (1) 一维切片 (2) 二维切片 (3)索引切片: (4)条件切片 (5)索引切片 2、dataframe增加方法 (1)添加一列 (2)添加一行 3、dataframe删除方法 4、datafram...
假设我们要根据列'A'和列'B'的值来计算新列'C'的值,条件是:如果列'A'的值大于2,则新列'C'的值为列'A'和列'B'的和;否则,新列'C'的值为列'A'的值。 使用DataFrame的.apply()方法或向量化操作按条件计算新列的值: 这里我们使用向量化操作,因为它通常比.apply()方法更快,特别是在处理大型数据集时...
首先,我们创建了一个包含两列’A’和’B’的DataFrame。 然后,使用apply()方法结合lambda函数对列’A’进行条件判断,如果大于3则新增一列’C’,否则新增一列’D’。 最后,打印出新增列后的DataFrame。 在上面的代码中,我们对DataFrame的列’A’进行了条件判断,并根据判断结果新增了两列’C’和’D’到DataFrame...
你可以使用 head() 方法来查看 DataFrame 的前几行数据：代码 print(df.head())2. 选择列 要选择特定列，只需使用列名：代码 ages = df['年龄']3. 过滤数据 你可以根据条件来过滤 DataFrame 中的数据：代码 young_people = df[df['年龄'] <30]4. 添加新列 要添加新列，只需为 DataFrame 分配一个新...
添加一列：df['Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male']删除一列：df = df.drop('City', axis=1)数据分析 描述统计：可以使用describe()方法获得DataFrame的统计概要信息，包括均值、标准差、最小值、最大值等。例如：summary = df.describe()分组和聚合：可以使用groupby()方法按照某个列进行分组，并对...
一、更改DataFrame的某些值 1、更改DataFrame中的数据,原理是将这部分数据提取出来,重新赋值为新的数据。 2、需要注意的是,数据更改直接针对DataFrame原数据更改,操作无法撤销,如果做出更改,需要对更改条件做确认或对数据进行备份。 结果图 二、插入新增列、行 ...