# 默认在df最后一列加上column名称为job,值为jobs的数据。 df['job'] = jobs #若df中没有index为“4”的这一行的话,则添加,否则修改 df.loc[4] = ['zz', 'mason', 'm', 24, 'engineer'] print(df) # 删除行标签为1的行 dp=df.drop(index=1) print(dp) # 在原数据集上删除列标签为sex...
drop() 删除一列的数据 排名rank() pandas提供了使我们能够快速便捷地处理大量结构化数据, pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的数据处理功能 Series Series 类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型。 Series 由索引(index)和列组成,既然有索引就可以通过索引...
2 8 11#第一种方法下删除column一定要指定axis=1,否则会报错>>> df.drop(['B','C']) ValueError: labels ['B''C']notcontainedinaxis#Drop rows>>>df.drop([0, 1]) A B C D2 8 9 10 11 >>> df.drop(index=[0, 1]) A B C D2 8 9 10 11...
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
1createtablein1(2nidintnotnullauto_incrementprimarykey,3namevarchar(32)notnull,4emailvarchar(64)notnull,5extratext,6indexix_name (name)7) 2、添加索引 createindexindex_nameontable_name(column_name) 3、删除索引 dropindex_nameontable_name; ...
(1)‘split’ : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]} split 将索引总结到索引,列名到列名,数据到数据。将三部分都分开了 (2)‘records’ : list like [{column -> value}, … , {column -> value}] records 以columns:values的形式输出 (3)‘index’ : dic...
range(row+1,column).value=sums workbook.save() workbook.close() app.quit() 第10行代码中的index()是Python中列表对象的函数,常用于在列表中查找某个元素的索引位置。该函数的语法格式和常用参数含义如下。- 第11行代码中的shape是pandas模块中DataFrame对象的一个属性,它返回的是一个元组,其中有两个元素...
# Drop rows with missing valuesdf.dropna()# Fill missing values with a specific valuedf.fillna(0) 处理缺失数据是数据分析的重要组成部分。你可以删除缺失值的行,或者用默认值来填充。分组和汇总数据 # Group by a column and calculate mean for each ...
df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2...
df.drop_duplicates(subset=["col"],keep=first,ignore_index=True) #根据列删除重复行,返回删除后的结果数据 df.fillna(value=,inplace=) #用value值填充na,返回填充后的结果数据df.dropna(axis=0,how='any',inplace=False) #axis=0即行,how有‘any’和‘all’两个选项,all表示所有值都为NA才删...