# 使用for循环将新列添加到DataFrameforindex,incomeinenumerate(income_list):# 遍历income_list,同时获取索引df.loc[index,'收入']=income# 使用索引将收入添加到对应行的新列“收入”# 输出添加新列后的 DataFrameprint("添加收入列后的 DataFrame:")print(df)# 打印最终的 DataFrame 1. 2. 3. 4. 5. 6...
'B','C','D','E'],'Column3':[True,False,True,False,True]}df=pd.DataFrame(data)# 使用 for 循环遍历 DataFrame 的行forindex,rowindf.iterrows():# 仅在第一次输出时打印列名ifindex==0:print(f"{' | '.join(df.columns)}")# 打印列名print(f"{' | '.join(map(str,row.values))}...
iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问...
接下来,假设你有一个名为df的dataframe,其中包含一个名为feature的列,它包含要素列表。你可以使用for循环遍历这个列,并使用LabelEncoder对要素进行分类编码。编码后的值将替换原来的要素。 代码语言:txt 复制 label_encoder = LabelEncoder() for index, row in df.iterrows(): encoded_value = label_encoder...
DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。 pandas主要处理表格or异质数据,numpy主要处理同质数据。
我们先来看，怎么对数据列进行选择。首先，导入Excel数据 原始数据如下图所示。新建文件夹“DataFrame通过列选择数据”，文件“Python笔记本源程序.ipynb”，Excel原始数据“input.xlsx”如上图所示，编写导入数据代码，赋值DataFrame格式变量df，查看df的数据内容。这里，我们要多查看DataDrame变量数据集的内容，这样我们...
for i in range(1, 11):df_name = 'df' + str(i)dfs[df_name] = pd.DataFrame() # 在...
df = pd.DataFrame(data) # 遍历DataFrame的列 for col in df.columns: print(col) print(df[col]) # 访问列的数据 print() ``` 3.2 使用iteritems()方法遍历列 另一种常见的方法是使用`DataFrame.iteritems()`方法遍历列,返回每列的名称和Series对象: ...
df = pd.DataFrame(data)这将创建一个包含姓名和年龄列的 DataFrame。现在，让我们来看看如何对 DataFrame 进行基本操作。1. 查看数据 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...
df = pd.DataFrame(data) # 遍历DataFrame的列 for col in df.columns: print(col) print(df[col]) # 访问列的数据 print() ``` 3.2 使用iteritems()方法遍历列 另一种常见的方法是使用`DataFrame.iteritems()`方法遍历列,返回每列的名称和Series对象: ...