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
In [1]: import numba In [2]: def double_every_value_nonumba(x): return x * 2 In [3]: @numba.vectorize def double_every_value_withnumba(x): return x * 2 # 不带numba的自定义函数: 797 us In [4]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) ...
join, axis, level, …])Align two object on their axes with theDataFrame.drop(labels[, axis, level, …])返回删除的列DataFrame.drop_duplicates([subset, keep, …])Return DataFrame with duplicate rows removed, optionally onlyDataFrame.duplicated([subset, keep])Return boolean Series ...
DataFrame.insert(loc, column, value) #在特殊地点loc[数字]插入column[列名]某列数据 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.itertuples([index, name]) #Iterate over DataFrame rows as namedtuple...
python df.fillna(0, inplace=True) # 填充为 0df.dropna(subset=['Key_Column'], inplace=True) # 删除关键列空值 重复值处理: python df.drop_duplicates(subset=['ID'], keep='first', inplace=True) 类型转换: python df['Price'] = df['Price'].astype('float') # 转为浮点数 ...
keep_columns 加入轉換步驟以保留指定的數據行,並從數據集卸除所有其他數據行。 如果空的清單、Tuple 或 set 未卸除任何專案。 重複的數據行會引發 UserErrorException。 如果未明確保留MLTable.traits.timestamp_column中的數據行或MLTable.traits.index_columns中的數據行,則UserErrorException是 raiesd。 random_sp...
df.duplicated(subset=["col"],keep=first) #各行是否是重复行,返回Series,keep参数为first,last,False,first意思是第一次出现的重复值保留。 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=) ...
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.itertuples([index, name])Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as first elem...
# Getting first x rows. df.head(5) 1. 2. 我们只需要调用 head() 函数并且将想要查看的行数传入。 查看某列所有的值 df[column].unique() 1. 查看后 x 行的数据 # Getting last x rows. df.tail(5) 1. 2. 跟head 一样,我们只需要调用 tail 并且传入想要查看的行数即可。注意,它并不是从最...
先前我们已经研究了如何通过关键点和特征来描述对象,以及如何在同一物理对象的两个不同图像中找到对应点。 但是,在识别现实环境中的对象并将其分配给概念类别时,我们以前的方法相当有限。 例如,在第 2 章“使用 Kinect 深度传感器进行手势识别”,图像中所需的对象是手,必须将屏幕很好地放置在手掌的中央。 如果我们...