www.sqhj.net > python DAtAFrAmE

python DAtAFrAmE

dataframe.iloc[i,j]=value

方法如下: import pandas as pd a=[[1,2,3],[4,5,6]] b=pd.DataFrame(a) c=b[0]*b[1] #df.insert(idx, col_name, value) #insert 三个参数,插到第几列,该列列名,值 b.insert(3,3,c)

虽然不知道是想解决怎样的具体问题,但按照您的思路来看,有可能是通过多重条件判断来检索出数据。如果是的话,可以看一下我的方法: 我来模拟一个问题,就是我想找出2016-10-02号离职的人当中,哪些人的入职日期是在2015-01-01和2015-02-01这个...

In [3]: import pandas as pdIn [4]: a = pd.Series([1,2,3])In [5]: b = pd.Series([2,3,4])In [6]: c = pd.DataFrame([a,b])In [7]: cOut[7]: 0 1 20 1 2 31 2 3 4不过pandas直接用列表生成dataframe只能按行生成,如果是字典可以按列生成,比...

方法如下: import pandas as pd a=[[1,2,3],[4,5,6]] b=pd.DataFrame(a) c=b[0]*b[1] #df.insert(idx, col_name, value) #insert 三个参数,插到第几列,该列列名,值 b.insert(3,3,c)

import pandas as pda=[[1,2,3],[4,5,6]]b=pd.DataFrame(a)c=b[0]*b[1]#df.insert(idx, col_name, value)#insert 三个参数,插到第几列,该列列名,值b.insert(3,3,c)

访问某一列可以通过b['state']和b.state这两种方法进行,但是输出的pandas里面的Series这种数据类型,因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要,所以据我所知没有直接输出索引值的函数,不过可...

In [3]: import pandas as pdIn [4]: a = pd.Series([1,2,3])In [5]: b = pd.Series([2,3,4])In [6]: c = pd.DataFrame([a,b])In [7]: cOut[7]: 0 1 20 1 2 31 2 3 4不过pandas直接用列表生成dataframe只能按行生成,如果是字典可以按列生成

data.drop(n)可以删除第i行import pandas as pddata=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])print data.drop(0)输出结果为 0 1 2 1 4 5 6

可以的。使用apply方法。例如 s.apply(lambda x: x + 1)df.apply(lambda x: x + 1)dataframe默认是针对所有列都进行操作。

网站地图

All rights reserved Powered by www.sqhj.net

copyright ©right 2010-2021。
www.sqhj.net内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com