pandas assign填充整列数据

2024-10-17

pandas 新增数据列（直接赋值、apply，assign、分条件赋值）

# 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

Python学习随笔：使用xlwings设置和操作excel多行多列数据以及设置数据字体颜色填充色对齐方式的方法

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 在前面老猿的文章中,<Python学习随笔:使用xlwings读取和操作Excel文件>.<Python学习随笔:使用xlwings读取和操作Excel文件的数字需要注意的问题>.<第15.25节 PyQt(Python+Qt)入门学习:Model/View开发实战–使用QTableView展示Excel文件内容>.<第二十章.QTableView与QStandardItemModel开发实战:展示Excel文件内容>

python pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc，.iloc，.ix

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 df [ 'a' ] 就能选取出一整列数据.如果你知道column names 和index,且两者都很好输入,可以选择 .loc df.loc[0, '

oracle数据库查询日期sql语句（范例）、向已经建好的表格中添加一列属性并向该列添加数值、删除某一列的数据（一整列）

先列上我的数据库表格: c_date(Date格式) date_type(String格式) 2011-01-01 0 2012-03-07 0 2013-07-03 1 ...... .. 一:oracle数据库查询的sql语句重点是如何查日期类型,里面就涉及到了to_char 和to_date了上范例:和普通的sql语句思

pandas神坑：如果列有NAN，则默认给数据转换为float类型！给pandas列指定不同的数据类型。

今天碰到一个错误,一个字典取值报keyError, 一查看key, 字符串类型的数字后面多了小数点0, 变成了float的样子了. 发现了pandas一个坑:如果列有NAN,则默认给数据转换为float类型! 来源:https://stackoverflow.com/questions/39666308/pd-read-csv-by-default-treats-integers-like-floats 但是,我们这里不想要让它转成float, pandas中有dtype指定列的数据类型,我们可

Excel中筛选两个表中相同的数据和快速填充一列的公式

将两个工作表放在一个文件中,使用if函数和countif函数判断 =if(判断条件countif(区域,条件),真值,[假值]) 实例 =if(countif(Sheet2!$A$1:$A$44,A2),"S","F") "$"的用法 A1相对引用 $A1绝对引用列 A$1绝对引用行 $A$1绝对引用行和列 $在谁的前面就绝对引用谁快速填充一列先输入要填充的公式,按下SHIFT+CTRL+方向键下,再按下CTRL+D

pandas知识点（处理缺失数据）

pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据: In [14]: string_data = Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado']) In [15]: string_data Out[15]: 0 aardvark 1 artichoke 2 NaN 3 avocado dtype: object In [16]: string_data.isnull() Out[16]: 0 False 1 False 2 True

python中pandas数据分析基础3（数据索引、数据分组与分组运算、数据离散化、数据合并）

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&

pandas.DataFrame对行和列求和及添加新行和列

导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) DataFrame数据预览: A B C D E 0 0.673092 0.230338 -0.171681 0.312303 -0.184813 1 -0.504482 -0.

Pandas: 如何将一列中的文本拆分为多行？ | Python

Pandas: 如何将一列中的文本拆分为多行? 在数据处理过程中,经常会遇到以下类型的数据: 在同一列中,本该分别填入多行中的数据,被填在一行里了,然而在分析的时候,需要拆分成为多行. 在上图中,列名为”Country” ,index为4和5的单元格内,值为”UK/Australia”和”UK/Netherland”. 今天,我们来介绍将含有多值的内容分拆成多行的几种方法. 加载数据 PS:可以通过左右滑动来查看代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({

利用 pandas 进行数据的预处理——离散数据哑编码、连续数据标准化

数据的标准化数据标准化就是将不同取值范围的数据,在保留各自数据相对大小顺序不变的情况下,整体映射到一个固定的区间中.根据具体的实现方法不同,有的时候会映射到 [ 0 ,1 ],有时映射到 0 附近的一个较小区间内. 这样做的目的是消除数据不同取值范围带来的干扰. 数据标准化的方法,我在这里介绍两种 min-max标准化 min-man 标准化会把结果映射到 0 与 1 之间,下面是映射的公式. min 是整个样本的最小值,max是整个样本的最大值 Z-score标准化 Z-score会把结果映

pandas 对数据帧DataFrame中数据的索引及切片操作

1.创建数据帧 index是行索引,即每一行的名字:columns是列索引,即每一列的名字.建立数据帧时行索引和列索引都需要以列表的形式传入. import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row_0', 'row_1'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 2.获取数据帧的行索引和列索引 2.1 获取行索引 # 以数组形式返回 row_name = df.ind

pandas 将excel一列拆分成多列重新保存

利用pd.read_excel 做到将第二列“EVT-LBL”按“-”分割后重新加三列在df后面 1 读取表格df 2. 分割第二列短横连接的数字,保存到df2---- 参考:str.spilt('-',expand=True) 括号中的‘-’是分割依据的字符串.参考:https://www.jianshu.com/p/31daa943cd2b 可能会遇到需要重新编辑索引值的问题 reset_index,set_index 3.将df和df2合并参考:PANDAS 数据合并与重塑(con

excel 快速比对两列数据差异

excel 快速比对两列数据差异 CreateTime--2018年5月31日11:19:35 Author:Marydon 1.情景展示找出两列数据的差异 2.具体操作方式一:使用条件格式其他规则突出显示唯一值唯一值设置填充色效果展示方式二:使用函数查找B列数据在A列中的重复次数将A列所有单元格数据与B列的每一个单元格进行比对,统计重复次数在C1单元格输入:=IF(COUNTIF(A:A,B1)=0,"不重复","重复次数:"&CO

pandas DataFrame行或列的删除方法

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法此文我们继续围绕DataFrame介绍相关操作. 平时在用DataFrame时候,删除操作用的不太多,基本是从源DataFrame中筛选数据,组成一个新的DataFrame再继续操作. 1. 删除DataFrame某一列这里我们继续用上一节产生的DataFram

element-ui 实现table整列的拖动

演示地址 1. 先动态渲染表头,给每一个表头添加一个class=virtual 的画虚线的类名,同时给每个表头加上鼠标点击.拖动.抬起事件:mousedown->mousemove->mouseup. 2. 点击时确定点击的哪个,拖动的时候确定拖动的方向,抬起的时候确定放在的位置. 3. 改变数据实现拖动完成效果. <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <m

Pandas学习（一）——数据的导入

欢迎加入python学习交流群 667279387 学习笔记汇总 Pandas学习(一)–数据的导入 pandas学习(二)–双色球数据分析 pandas学习(三)–NAB球员薪资分析 pandas学习(四)–数据的归一化 pandas学习(五)–pandas学习视频本文所有的环境:python :3.5 pandas:0.19.2 numpy:1.12.1,sqlalchemy 1.1.9 如果你的环境和这样不一样可能会有细微差别. pandas支持的数据格式 pandas作为一个强大的数

怎样把excel整列单元格批量改为文本格式

选中整列,进入“数据”菜单栏,点击“分列”,[列数据格式]选“文本”,点击“完成”即可.

利用 pandas库读取excel表格数据

利用 pandas库读取excel表格数据初入IT行业,愿与大家一起学习,共同进步,有问题请指出!! 还在为数据读取而头疼呢,请看下方简洁介绍: 数据来源为国家统计局网站下载: 具体方法代码: import pandas as pddf = pd.read_excel('quanguojingji10nian.xls')#现在Excel表格与py代码放在一个文件夹里x=df['指标']#读取第一列数据print(x);#把'指标换成其他列地列名,就能读其他列' 结果: 读出x列的结果可以

Oracle 单列去重显示单行所有列数据

问题:test_table 表中有 a,b,c 三个字段,求根据字段a 去除重复数据,得到去重后的整行数据根据mysql的经验尝试以下方法均失败 1.使用 distinct 关键字 (oracle查询数据中,不允许非 distinct 标注字段 ) select count(distinct a),a,b,c from test_table; 2.使用 group by (oracle查询数据中不允许非分组字段) select a,b,c from test_table group by a;

吴裕雄--天生自然python学习笔记：pandas模块读取 Data Frame 数据

读取行数据读取一个列数据的语法为: 例如,读取所有学生自然科目的成绩 : import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,94,80]] indexs = ["林大明", "陈聪明", "黄美丽", "熊小娟"] columns = ["语文", "数学&qu

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