# 6.assign() 生成新的DataFrame对象,并且不修改原本的DataFrame df2 = df.assign(col10 = df.开设.apply(get_msg)) df2 # 7.在指定位置插入新变量列 # df.insert( # loc :插入位置的索引值,0 <= loc <= len (columns) # column :插入的新列名称 # value : Series 或者类数组结构的变量值 # al...
python dataframe替换某列部分值 python替换dataframe中的值 简介 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这...
在Python中,要在DataFrame的"other"列条件下获取DataFrame中"column"列的唯一值,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 unique_values = df[df['other'] == '条件']['column'].unique() 这行代码的含义是,首先通过条件筛选出满足"other"列为特定条件的行,然后再从这些行中提取"column"列的唯一...
使用replace() 函数,对values进行替换操作 025,数据映射map map()函数中可以使用lamba函数 026,修改索引名rename 027,重置索引reset_index和设置索引set_index 028,数据处理apply apply() 函数:既支持 Series,也支持DataFrame 029,数据处理transform 030,异常值检测和过滤1 (30.1)describe() :查看每一列的描述性统计...
DataFrame.loc 标签定位 DataFrame.iloc 整型定位 DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) 在特殊地点插入行 DataFrame.iter() Iterate over infor axis DataFrame.iteritems() 返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows() 返回索引和序列的迭代器
DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level])Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame. DataFrame.isin(values)是否包含数据框中的元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …])条件筛选 DataFrame.mask(cond[, other, inplace, axis, …])Return an object of...
给DataFrame列名统一添加后缀名“表格1”或“表格2” df = df.add_suffix('_表格1') 2、查看表格数值缺失率等统计情况 import toad toad.detector.detect(df) 3、修改表格字符串内容 如:去掉字符串中的","和"." df['column_name'] = df['column_name'].str.replace(',', '').replace('.','') ...
df.replace([98,76,99],0,inplace=True) 将整个DataFrame中的数值“98,76,99”一次替换为“0”。 21.2排序 既可以将某一列作为关键字段排序,也可以将几个列分别作为主、次关键字段进行排序。排序既可以按升序排序,也可以按降序排序。 函数sort_values()的语法格式如下: ...
print(df.pivot_table(index=["Company","Name"],columns="Year",values="Sale")) 13.apply()与applymap()函数 函数apply() 和applymap()都需要与匿名函数lambda结合使用。apply()函数主要用于对DataFrame中的某一column或row中的元素执行相同的函数操作。
Replace cells content according to condition Modify values in a Pandas column / series. Creating example data Let’s define a simple survey DataFrame: # Import DA packages import pandas as pd import numpy as np # Create test Data survey_dict = { 'language': ['Python', 'Java', 'Haskell'...