sum函数(指定轴axis=1)对效果的提升很明显 总结:循环能省则省,尽可能用Pandas或者numpy的内置函数来解决。
loc[:, ['英文', '语文']] # '英语'列 和 '语文'列 2列 df.iloc[:, [0, 1]] #第1列 和第2列 2列;(无左开右闭原则,指定几列取几列) 2.3 【抽取 多列-连续列】- 列操作 df.loc[:, '英文':] #从 '英文'列 到 最后1列 df.iloc[:, :3] #从第1列 到第3列 (左开右闭原则,...
一、单列查询(四种方式) #方式一:选择列名sample['a']#方式二:使用iloc方法,基于位置的索引sample.iloc[:1,0]#方式三:使用loc方法,基于标签的索引sample.loc[:,'a']#方式四:返回pandas数据框类sample[['a']] 我们来看看代码分别执行这四种方式,效果是怎样的 importpandas as pdimportnumpy as np np.rand...
1.对特定列求和: 方法一: data['col3']=data[['col1','col2']].sum(axis=1) 方法二: df['col3'] = df.apply(lambda x: x['col1'] x['col2'], axis=1) 2.对连续某几列求和: data['sum'] = data.iloc[:,0:3].sum(axis=1) 例如对第1列至第3列求和 3.对所有列求和(前提是所有...
Pandas模块的核心操作对象就是对序列(Series)和数据框(Dataframe)。序列可以理解为数据集中的一个字段,数据框是值包含至少两个字段(或序列) 的数据集。 构造序列 1.通过同质的列表或元组构建 2.通过字典构建 3.通过numpy中的一维数组构建 4.通过数据框Dataframe中的某一列构建 ...
1.对特定列求和: 方法一: data['col3']=data[['col1','col2']].sum(axis=1) 方法二: df['col3'] = df.appl...
和更新列一样,更新行也很简单。 我们必须先找到行值,然后才能使用新值更新该行。 我们可以使用 pandasloc函数来定位行。 #updating rowsdata.loc[3]FruitStrawberryColorPinkPrice37Name:3,dtype:object 我们找到了第 3 行,其中包含水果草莓的详细信息。 现在,我们必须用一个名为 Pineapple 的新水果及其详细信息来...
步骤3: 计算列和 现在,我们可以使用 pandas 提供的方法来计算所有列的和。以下是代码: # 计算每一列的和column_sums=df.sum()# 使用 sum() 方法计算列的和print(column_sums)# 输出每列的和 1. 2. 3. 在这段代码中,df.sum()方法会对每一列进行求和计算,并返回一个 Series 对象,其中包含每列的和。
实现对应列相加 步骤一:加载数据 首先,我们需要使用Pandas的read_csv函数或其他相关函数(如read_excel)来加载数据。假设我们有两个CSV文件table1.csv和table2.csv,它们的表头不一样,但我们需要将它们的某些列相加。 import pandas as pd# 加载数据df1 = pd.read_csv('table1.csv')df2 = pd.read_csv('table...
一、筛选行要筛选数据集中的行，可以使用以下方法：1. 根据条件筛选使用 Pandas 的 loc 方法可以根据指定的条件筛选行例。如，假设有一个名为 df 的数据集，其中包含一个名为“age”的列，我们可以使用以下代码筛选出年龄大于 25 岁的人：```pythondf.loc[df['age'] > 25]```这将返回一个新的 DataFrame...