对dataframe进行列相加,行相加的实例

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

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

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

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

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

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 --------------

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

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'].

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

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 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