初始化测试数据 df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Nancy', 'Tony', 'Tim', 'Jack', 'Lucy'], 'stu_age': [17, 16, 16, 21, 19]}) stu_name stu_age 0 Nancy 17 1 Tony 16 2 Tim 16 3 Jack 21 4 Lucy 19 1. 直接增加一列 df['new_column'] = '-' stu_name stu_age new_column 0 Nancy…

# pandas新增数据列(直接赋值.apply.assign.分条件赋值) # pandas在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析 # 1 直接赋值 # 2 df.apply方法 # 3 df.assig方法 # 4 按条件选择分组分别赋值 import pandas as pd # 0 读取csv数据到dataframe df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv") print(df.head()) # 1…

Pandas怎样新增数据列? 在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析. 直接赋值 df.apply方法 df.assign方法 按条件选择分组分别赋值 0.读取csv数据到dataframe 1.直接赋值的方法 实例:清理温度列,变成数字类型 实例:计算温差 2.df.apply方法 Apply a function along an axis of the DataFrame. Objects passed to the function are Series…

df.duplicated() 参数详解: subset:检测重复的数据范围.默认为数据集的所有列,可指定特定数据列: keep: 标记哪个重复数据,默认为'first'.1.'first':标记重复数据第一次出现为True;'last':标记重复数据最后一次出现为True:False:标记所有重复数据为True. import pandas as pd #构造数据(数据集来自pandas官网 df = pd.DataFrame({ 'brand': ['Yum Yum', 'Yum Yum',…

概述 df.info():主要介绍数据集各列的数据类型,是否为空值,内存占用情况: df.describe(): 主要介绍数据集各列的数据统计情况(最大值.最小值.标准偏差.分位数等等). df.info() #导入数据 data1=pd.read_csv(r'E:\data_analysis\AB测试的假设检验实现\支付宝营销策略AB测试\effect_tb.csv',header=None,names=['dt','user_id','label','dmp_id']) data1.head…

原文链接:https://www.cnblogs.com/Yanjy-OnlyOne/p/11195621.html 一文看懂pandas的透视表pivot_table 一.概述 1.1 什么是透视表? 透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式.或许大多数人都在Excel使用过数据透视表,也体会到它的强大功能,而在pandas中它被称作pivot_table. 1.2 为什么要使用pivot_table? 灵活性高,可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据 操作性强,报表神…

有的时候,表格自带的数据根本没有办法满足我们,我们经常会新加一列数据或者对原有的数据进行修改 还是接着上篇文章的数据进行操作 直接赋值 我想算一下每一天的温差 df.loc[:, 'wencha'] = df['wendu_max'] - df['wendu_min'] wendu_min wendu_max weather fengji wencha data 2020-01-01 1 15 晴 1 14 2020-01-02 1 16 多云 2 15 2020-01-03 1 17 小雨 4…

1. 删除指定行 new_df = df.drop(index='行索引') new_df = df.drop('行索引', axis='index') new_df = df.drop('行索引', axis=0) 2. 删除指定的多行 new_df = df.drop(index=['行索引1', '行索引2']) new_df = df.drop(['行索引1', '行索引2'], axis='index') new_df = df.drop(['行索引1', '行索引2'], axis=…

表与表之间的数据运算 #构建数据集df1=pd.DataFrame(np.random.random(32).reshape(8,4),columns=list('ABCD')) df2=pd.DataFrame(np.arange(1,33).reshape(8,4),columns=list('ABCD')) #进行加法运算 #注:加减乘除同理 data1=df1+df2 表与列之间的计算 这里不知道有没有别的函数可以调用,或者更简单的计算方式,等我发现了再更新. #构造一个Series d…

  1.构造数据 In [1]: import pandas as pd data=pd.DataFrame({'group':['a','a','a','b','b','b','c','c','c'], 'data':[4,1,2,2,3,5,3,5,5]}) data Out[1]:     group data 0 a 4 1 a 1 2 a 2 3 b 2 4 b 3 5 b 5 6 c 3 7 c 5 8 c 5   2.排序 In [2]: data.sort_values(by=[…