判断pandas.DataFrame,pandas.Series对象的每个元素并获取布尔类型(真,假) 用sum()方法计算布尔对象 按列计数:sum() 每行计数:sum(axis= 1) 总计数:values.sum() 将比较运算符应用于pandas.DataFrame和pandas.Series对象时,将判断每个元素,并获得相同大小的布尔类型(True,False)pandas.DataFrame和pandas.Series对象。
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,...
在Python的pandas库中,可以使用if-elif-else条件语句来创建新列。if-elif-else条件语句用于根据特定条件对数据进行分类或转换。 下面是一个示例代码,演示如何在pandas中使用if-elif-else条件创建新列: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例数据集 data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5]...
pandas 官网 原文连接: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/cookbook.html 我会在原文基础上进行增删改,添加一些注释。 常见用法 if-then 对一列数据执行 if-then / if-then-else 操作,把计算结果赋值给一列或多列。 AAA BBB CCC 0 4 10 100 1 5 20 50 2 6 30 -30 3 7 40...
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 ...
在python中,可以构造一个lambda函数来查看缺失值。在改lambda中,sum(col.isnull())表示当前列有多少缺失值,col.size表示当前列总共有多少行数据 B.用fillna方法进行填充(均值) 缺失值指示变量 Pandas数据可以直接调用方法isnull产生缺失指示变量,例产生score变量的缺失指示变量(可以在末尾加sum()方法求数据表总共缺失...
在pandas中,可以使用条件语句来根据列的条件进行追加。具体的方法是使用DataFrame.loc方法来选择满足条件的行,并使用DataFrame.append方法将这些行追加到原始数据中。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'Gend...
import pandas as pd data_dic = { "a": [0,0,1,2], "b": [0,3,4,5], "c": [6,7,8,9] } df = pd.DataFrame(data_dic) 结果:a b c 0 0 0 6 1 0 3 7 2 1 4 8 3 2 5 9 我需要根据条件将上列的值传递给新列:...
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...