对dataframe进行列相加,行相加的实例
实例如下所示:
>>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({"x":['a','b','c','d'],"y":['aa','bb','cc','dd'],"z":['aaa','bbb','ccc','ddd']}) >>> df x y z 0 a aa aaa 1 b bb bbb 2 c cc ccc 3 d dd ddd 【1】对列的字符串进行相连 >>> "_".join(df['x']) 'a_b_c_d' >>> "".join(df['x']) 'abcd' 【2】对行的字符串进行相连,结果存在新的一列 >>> df['a'] = df['x']+df['y']+df['z'] >>> df x y z a 0 a aa aaa aaaaaa 1 b bb bbb bbbbbb 2 c cc ccc cccccc 3 d dd ddd dddddd >>>
以上这篇对dataframe进行列相加,行相加的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
Pandas:DataFrame对象的基础操作方法
DataFrame对象的创建,修改,合并 import pandas as pd import numpy as np 创建DataFrame对象 # 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], columns=['cols'], index=['a','b','c','d','e']) print df cols a 1 b 2 c 3 d 4 e 5 df2 = pd.DataFrame([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], co
-
python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例
本文介绍的是python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列的相关资料,下面话不多说,来看看详细的介绍吧. 方法如下: 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
-
python pandas dataframe 按列或者按行合并的方法
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
-
对dataframe进行列相加,行相加的实例
实例如下所示: >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({"x":['a','b','c','d'],"y":['aa','bb','cc','dd'],"z":['aaa','bbb','ccc','ddd']}) >>> df x y z 0 a aa aaa 1 b bb bbb 2 c cc ccc 3 d dd ddd [1]对列的
-
pandas创建新Dataframe并添加多行的实例
处理数据的时候,偶然遇到要把一个Dataframe中的某些行添加至一个空白的Dataframe中的问题. 最先想到的方法是创建Dataframe,从原有的Dataframe中逐行筛选出指定的行(类型为pandas的Series),并使用append方法进行添加.这种方法速度很慢,而且添加之后总会出现奇怪的问题,数据类型也不对. 较快的方法为,首先创建空的list,对原有的Dataframe进行逐行筛选,筛选出的行转化为dict类型,append进list中.全部添加完毕后,再将整个list转化为
-
vim 中进行列编辑的方法
在vim中列编辑的功能还是经常使用的,使用了几次,特做个总结. 主要的使用如下: 1:进入列模式下: 移动光标到要注释区块的第一行,Unix下按Ctrl+v,Windows版本的VIM则按Ctrl+Q 2:选择所需要的列:光标移动到要注释区块的最后一行(若干个j,或者直接输入行号再按G,或者按G到最后一行) 3:针对列的操作: 例如 删除 输入d : 替换 输入c : 需要输入则 按Shift+i,然后输入内容 4:然后退出保存:按两次ESC --------------
-
flex actionScript时间处理相加返回相加后的date
public class Util { public function Util() { } /** * 时间处理类,相加返回相加后的date * @param datepart 要相加的时间位置 * @param number 相加的数值 * @param date 相加的date没有传入是当前时间 * @return 返回的是相加后的date * yxy */ public function dateAdd(datepart:String = "", number:Number =
-
pandas.DataFrame选取/排除特定行的方法
pandas.DataFrame选取特定行 使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame,如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列表方式传入,还可以传入字典,指定列进行筛选. >>> df = pd.DataFrame([['GD', 'GX', 'FJ'], ['SD', 'SX', 'BJ'], ['HN', 'HB', 'AH'], ['HEN', 'HEN', 'HL
-
pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例
1.删除/选取某列含有特殊数值的行 import pandas as pd import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC')) print(df1) df2=df1.copy() #删除/选取某列含有特定数值的行 #df1=df1[df1['A'].isin([1])] #df1[df1['A'].
-
python dataframe 输出结果整行显示的方法
在使用dataframe时遇到datafram在列太多的情况下总是自动换行显示的情况,导致数据阅读困难,效果如下: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randn(1, 20)) print df 显示效果: 0 1 2 3 4 5 6 \ 0 -1.193428 -0.870381 -0.970323 -1.062275 1.227282 -3.01
-
Pandas.DataFrame重置列的行名实现(set_index)
目录 set_index()的使用方法 基本用法 将指定的列保留为数据:参数drop 分配多索引 将索引更改为另一列(重置) 更改原始对象:参数inplace 读取csv文件等时指定索引 使用索引(行名)提取(选择)行和元素 pandas.DataFrame中的现有列分配给索引index(行名,行标签).为索引指定唯一的名称很方便,因为使用loc,at选择(提取)元素时很容易理解. 将描述以下内容. set_index()的使用方法 基本用法 将指定的列保留为数据:参数drop 分配多索引 将索
-
使用pandas的DataFrame的plot方法绘制图像的实例
使用了pandas的Series方法绘制图像体验之后感觉直接用matplotlib的功能好用了不少,又试用了DataFrame的方法之后发现这个更加人性化. 写代码如下: from pandas import Series,DataFrame from numpy.random import randn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = DataFrame(randn(10,5),columns=['A','B','C
-
python 统计代码行数简单实例
python 统计代码行数简单实例 送测的时候,发现需要统计代码行数 于是写了个小程序统计自己的代码的行数. #calclate_code_lines.py import os def afileline(f_path): res = 0 f = open(f_path) for lines in f: if lines.split(): res += 1 return res if __name__=='__main__': host = 'E:'+os.sep+'develop'+os.s
随机推荐
- Vue.js组件tab实现选项卡切换
- vue2.X组件学习心得(新手必看篇)
- Java并发程序入门介绍
- oracle wm_concat 列转行 逗号分隔
- 随机获取oracle数据库中的任意一行数据(rownum)示例介绍
- 在ASP.NET 2.0中操作数据之六十三:GridView实现批量删除数据
- thinkphp模板赋值与替换实例简述
- C#如何给PDF文件添加水印
- Ajax方式删除表格一行数据示例代码
- 用批处理解决数学问题的代码第1/4页
- 用js实现的打字效果的带链接的新闻标题
- 新版本susymenu树形菜单,请大家指教、分享
- javascript 命名规则 变量命名规则
- 微信小程序tabBar底部导航中文注解api详解
- Java8新特性之lambda的作用_动力节点Java学院整理
- wamp2.2e 64位 curl 开启不了的解决办法
- Log4j详细使用教程_动力节点Java学院整理
- iOS开发中使用Quartz2D绘制上下文栈和矩阵的方法
- C#在Unity游戏开发中进行多线程编程的方法
- php,不用COM,生成excel文件