dfpython增加数据_Python如何在DataFrame增加数值
Python如何在DataFrame增加数值
这篇⽂章主要介绍了Python如何在DataFrame增加数值,⽂中通过⽰例代码介绍的⾮常详细，对⼤家的学习或者⼯作具有⼀定的参考学习价值，需要的朋友可以参考下
⽣成⼀个 DataFrame
import pandas as pd
name = ['Cindy','John','Matt']
point = [78,87,88]
df_grade = pd.DataFrame(name, columns=['name'])
df_grade = pd.concat([df_grade, pd.DataFrame(point,columns=['point'])],axis=1)
新增⼀列
df_grade['gender'] = 'male'
print(df_grade)
结果
name point gender
0 Cindy 78 male
1 John 87 male
2 Matt 88 male
以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持我们。
时间： 2020-02-12
需求：给定⼀个dataframe和⼀个list,list中存放的是dataframe中某⼀列的元素，删除dataframe中与list元素重复的⾏(即取差集). 在⽹上搜了⼀圈，好像没看到DataFrame中取差集的⽅式，所以⾃⼰写了⼀个.⽅法⽐较繁琐，如果有更简便的⽅式，请留⾔. import pandas as pd data = [[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]] # 创建dataframe，包含a,b,c三列 df = pd.DataFrame(data,
对于这个问题，相信很多⼈都会很困惑，本篇⽂章将会给⼤家介绍⼀种⾮常简单的⽅式向DataFrame中任意指定的位置添加⼀列. 在此之前或许有不少读者已经了解了最普通的添加⼀列的⽅式，如下: import pandas as pd feature =
python怎么读取excel的数据pd.read_csv("C://Users//Machenike//Desktop//xzw//lr_", delimiter="\t", header=None, usecols=[0, 1
本⽂实例讲述了Python实现从SQL型数据库读写dataframe型数据的⽅法.分享给⼤家供⼤家参考，具体如下: Python的pandas包对表格化的数据处理能⼒很强,⽽SQL数据库的数据就是以表格的形式储存，因此经常将sql数据库⾥的数据直接读取为dataframe，分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中.⽽pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很⽅便得从sql数据库中读写数据. read_sql 参见
⽅法⼀：也是最简单的 直接使⽤pd.to_datetime函数实现 data['交易时间'] = pd.to_datetime(data['交易时间']) ⽅法⼆: 源⾃利⽤python进⾏数据分析P304 使⽤python的datetime包中的 strptime函数,datetime.strptime(value,'%Y/%M/%D') strftime函
数,datetime.strftime('%Y/%M/%D') 注意使⽤datetime包中后⾯的字符串匹配需要和原字符串的格式相同，才能
摘要 在进⾏数据分析时，我们经常需要把DataFrame的⼀列拆成多列或者根据某列把⼀⾏拆成多⾏，这篇⽂章主要讲解这两个⽬标的实现. 1.读取数据 2.将City列转成多列(以'|'为分隔符) 这⾥使⽤匿名函数lambda来讲City列拆成两列. 3.将DataFrame⼀⾏拆成多⾏(以'|'为分隔符)⽅法⼀：在刚刚得到的DataFrame基础上操作，如下图所以，可以明显看到我们按照City列将DataFrame拆成了多⾏.主要是先将DataFrame拆成多列，然后拆成多个DataFrame再
⾸先新建⼀个dataframe: In[8]: df = pd.DataFrame({'name':list('ABCDA'),'house':[1,1,2,3,3],'date':['2010-01-01','2010-06-
09','2011-12-03','2011-04-05','2012-03-23']}) In[9]: df Out[9]: date house name 0 2010-01-01 1 A 1 2010-06-09 1 B 2
2011-12-03 2 C 3 201
1. 从字典创建DataFrame >>> import pandas >>> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':
['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']} >>> df =
pandas.
0.摘要 pandas中DataFrame类型中，出所有有空值的⾏，可以使⽤.isnull()⽅法和.any()⽅法. 1.出含有空值的⾏ ⽅
法:DataFrame[DataFrame.isnull().T.any()] 其中,isnull()能够判断数据中元素是否为空值:T为转置:any()判断该⾏是否有空值. import pandas as pd import numpy as np n = np.arange(20, dtype=float).reshape(5,4) n[2,3]
相信很多⼈像我⼀样在学习python,pandas过程中对数据的选取和修改有很⼤的困惑(也许是深受Matlab)的影响... 到今天终于完全搞清楚
了 先⼿⼯⽣出⼀个数据框吧 import numpy as np import pandas as pd df =
pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc')) df 是这样⼦滴 那么这三种选取数据的⽅式该怎么选择呢? ⼀.
当每列已有column name时,⽤
今天笔者想对pandas中的⾏进⾏去重操作，了好久，才到相关的函数 先看⼀个⼩例⼦ from pandas import Series, DataFrame data
= DataFrame({'k': [1, 1, 2, 2]}) print data IsDuplicated = data.duplicated() print IsDuplicated print type(IsDuplicated) data =
data.drop_duplicates() print data 执⾏
最近刚接触python，点⼩任务来练练⼿，希望⾃⼰在实践中不断的锻炼⾃⼰解决问题的能⼒. 公司⾥会有这样的场景：有⼀张电⼦表格的内容
由两三个部门或者更多的部门⽤到，这些员⼯会在维护这些表格中不定期的跟新⼀些⾃⼰部门的数据，时间久了,⼤家的数据就开始打架了,⾮常
不利于管理.怎样快速到两个或者多个电⼦表格中数据的差异呢? 解决办法: 1. Excel⾃带的⽅法(有兴趣的⾃⾏百度) 2. python 写⼀个⼩
脚本 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8
SQL中的select是根据列的名称来选取:Pandas则更为灵活，不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的position(数字，在第⼏⾏第⼏列，注意pandas⾏列的position是从0开始)选取.相关函数如下: 1)loc，基于列label，可选取特定⾏(根据⾏index): 2)iloc，基于⾏/列的position: 3)at,
根据指定⾏index及列label，快速定位DataFrame的元素: 4)iat，与at类似，不同的是根据position来定位的: 5)ix，为loc与i
concat 与其说是连接，更准确的说是拼接.就是把两个表直接合在⼀起.于是有⼀个突出的问题，是横向拼接还是纵向拼接，所以concat 函数的
关键参数是axis . 函数的具体参数是:
concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False) objs 是需要拼接的对象集合,⼀般为列表或者字典 axis=0 是
如下dataframe想要删除多层index top1000[:10] name sex births year prop year sex 1880 F 0 Mary F 7065 1880 0.077643
1 Anna F 2604 1880 0.028618
2 Emma F 200
3 1880 0.022013 3 Elizabeth F 1939 1880 0.021309
4 Minnie F 1746
1880 0.019188 5 Margaret F 1578 1880 0.
官⽅函数 DataFrame.loc Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array. .loc[] is primarily label based,
but may also be used with a boolean array. # 可以使⽤label值，但是也可以使⽤布尔值 Allowed inputs are: # 可以接受单个的label，多
个label的列表，多个label的切⽚ A singl
给定⼀个带有列"BoolCol"的DataFrame，如何到满⾜条件"BoolCol" == True的DataFrame的索引 ⽬前有迭代的⽅式来做到这⼀点: for
i in range(100,3000): if df.iloc[i]['BoolCol']== True: print i,df.iloc[i]['BoolCol'] 这虽然可⾏，但不是标准的 Pandas ⽅式.经过⼀番研
究，我⽬前正在使⽤这个代码: df[df['BoolCol'] == T
1. 从字典创建Dataframe >>> import pandas as pd >>> dict1 = {'col1':[1,2,5,7],'col2':['a','b','c','d']} >>> df = pd.DataFrame(dict1) >>> df col1 col2 0 1 a 1 2 b 2 5 c 3 7 d
2. 从列表创建Dataframe (先把列表转化为字典，再把字典转化为DataFrame) >

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