# 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...
Example 2: Exchange Particular Values in Column of pandas DataFrame Using replace() Function In this example, I’ll show how to replace specific values in a column by a new value. For this task, we can use the replace() function as shown below: ...
(21.2.3)inplace=True 修改原数据 022,缺失值处理_填充空值 (22.1)填充函数 fillna() Series/DataFrame (22.2)可以选择前向填充还是后向填充 023,重复值处理 (23.1)使用duplicated() 函数检测重复的行 (23.2)使用drop_duplicates() 函数删除重复的行 024,替换元素replace 025,数据映射map 026,修改索引名rename ...
df['总分'].replace(310,'x',inplace=True) 将总分列的数值“310”替换为“x”。inplace=True表示改变原数据。 df.replace(76,0,inplace=True) 将整个DataFrame中的数值“76”替换为“0”。 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”。
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 fi...
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...
dataframe.reindex(index,columns,method,fill_values)#插值方法 method 参数只能应用于行,即轴0state=['Texas','Utha','California']df.reindex(columns=state,method='ffill')#只能行插补 df.T.reindex(index=[1,6,3],fill_value=0).T#列插补技巧 ...
value=df.at[0,'column']value=df.iat[0,1] 多级索引xs:使用xs从具有多级索引的DataFrame获取交叉部分。 value=df.xs('Level1',level='LevelName',axis=0) 使用factorize创建虚拟变量:将分类变量数值化为虚拟/指示变量。 df['category_encoded'],_=pd.factorize(df['category_column']) ...
DataFrame集合操作 DataFrame作为一个表格数据,需要进行集合操作 空值操作 运算方法 运算说明 df.count() 统计每列的非空值数量 df.bfill() 使用同一列中的下一个有效值填充NaN df.ffill() 使用同一列中的上一个有效值填充NaN df.fillna(value) 使用value填充NaN值 df.isna()df.isnull()df.notna()df.not...