pandas通过loc生成新的列方法

环境:Python3.6.4 + pandas 0.22 主要是DataFrame.apply函数的应用,如果设置axis参数为1则每次函数每次会取出DataFrame的一行来做处理,如果axis为1则每次取一列. 如代码所示,判断如果城市名中含有ing字段且年份为2016,则新列test值赋为1,否则为0. import numpy as np import pandas as pd data = {'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'S

Dataframe使用loc取某几行几列的数据: print(df.loc[0:4,['item_price_level','item_sales_level','item_collected_level','item_pv_level']]) 结果如下,取了index为0到4的五行四列数据. item_price_level item_sales_level item_collected_level item_pv_level 0 3 3 4 14 1 3 3 4 14 2 3 3 4 14

Pandas库中有iloc和loc以及ix可以用来索引数据,抽取数据.但是方法一多也容易造成混淆.下面将一一来结合代码说清其中的区别. 1. iloc和loc的区别: iloc主要使用数字来索引数据,而不能使用字符型的标签来索引数据.而loc则刚好相反,只能使用字符型标签来索引数据,不能使用数字来索引数据,不过有特殊情况,当数据框dataframe的行标签或者列标签为数字,loc就可以来其来索引. 好,先上代码,先上行标签和列标签都为数字的情况. import pandas as pd impo

如下所示: def Family_feature(df): df['Fam_Size'] =df['SibSp']+df['Parch'] df['Fam_Size'].loc[df['Fam_Size'] == 0] = 1 df['Fam_Size'].loc[(df['Fam_Size'] > 1) & (df['Fam_Size'] <= 3)] = 2 # df['Fam_Size'].loc[df['Fam_Size'] == 2] = 2 # df['Fam_Size']

今天发现用pandas里面的数据结构可以减少大量的编程工作,从现在开始逐渐积累,记录一下: 使用标签选取数据: df.loc[行标签,列标签] df.loc['a':'b']#选取ab两行数据 df.loc[:,'one']#选取one列的数据 df.loc的第一个参数是行标签,第二个参数为列标签(可选参数,默认为所有列标签),两个参数既可以是列表也可以是单个字符,如果两个参数都为列表则返回的是DataFrame,否则,则为Series. 示例代码: df.loc[ (df.Cabin.notn

pandas中一个很便捷的使用方法通过loc.iloc.ix等索引方式,这里记录一下: df.loc[条件,新增列] = 赋初始值 如果新增列名为已有列名,则在原来的数据列上改变 import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,40).reshape(10,4),columns=list('abcd')) print(data) data.loc[data.d >= 50,'大于

在python数据分析中,有时需要根据多列数据生成中间结果,pandas给我们带来了很多方便,通常简短的代码可以实现一些高级功能,灵活掌握一些技巧可以事倍功半 pandas的apply方法用于对指定列的每个元素进行相同的操作,下面生成一个dataFrame用于演示: import pandas as pd a=range(5) b=range(5,10) c=range(10,15) data=pd.DataFrame([a,b,c]).T data.columns=["a",&quo

本文实例讲述了C#实现保存文件时重名自动生成新文件的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 将一个文档保存为 a.txt 时,发现此文件已经存在,则自动保存为 a(1).txt /// <summary> /// Generates a new path for duplicate filenames. /// </summary> /// <param name="path">The path.</param> /// <retu

根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据.经过多番尝试总算试出来了一种方法. 之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,但是却一直存在着.原来的数据如下: GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv 1,name_01,coment_01,,,, 2,name_02,coment_02,,,, 3,name_03,coment_03,,,, 4,name_04

先定义一个类: class Point: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y 下面我们使用9种方法来生成新的对象: point1 = Point(1, 2) point2 = eval("{}({}, {})".format("Point", 1, 2)) point3 = globals()["Point"](1, 2) point4 = locals()["Point&qu

需求描述 在利用numpy进行数据分析时,常有的一个需求是:根据已知的数组生成新数组.这个问题又可以分为两类: 根据筛选条件生成子数组: 根据变换条件生成新数组(新数组shape与原数组相同) 下面简单总结. 生成子数组 情况1 已知数组a,以及若干筛选条件conds,要求从数组a中生成一个子数组b. 解决办法:b=a[conds].比如b=a[a>0],b=a[(a>=1)|(a<=-2)], b=a[(a>=1)&(a<=3)] 实例:如下 # 实例1.1:已知数

背景:dataFrame的数据,想对某一个列做逻辑处理,生成新的列,或覆盖原有列的值 下面例子中的df均为pandas.DataFrame()的数据 1.增加新列,或更改某列的值 df["列名"]=值 如果值为固定的一个值,则dataFrame中该列所有值均为这个数据 2.处理某列 df["列名"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入参2),axis=1) 说明: 1.方法名为单独的方法名,可以处理传入的x数据 2.x为每一行的数据,做为方法的入参1

目录 如何向 pandas.DataFrame 添加新的列或行 选择某些列 选择某些列和行 添加新的列 更改某一列的值 补全缺失值 如何向 pandas.DataFrame 添加新的列或行 通过指定新的列名/行名来添加,或者用pandas.DataFrame的assign().insert().append()方法添加等方法. 这里,将描述以下内容. 将列添加到 pandas.DataFrame 通过指定新列名添加 用assign()方法添加/分配 用insert()方法添加到任意位置 使用 c

问题描述 我有一个用于模型训练的DataFrame如下图所示: 其中的country.province.city.county四列其实是位置信息的不同层级,应该合成一列用于模型训练 方法: parent_teacher_data['address'] = parent_teacher_data['country']+parent_teacher_data['province']+parent_teacher_data['city']+parent_teacher_data['county'] 就