pandas DataFrame实现几列数据合并成为新的一列方法

一.对DataFrame的认知 DataFrame的本质是行(index)列(column)索引+多列数据. 为了简化理解,我们不妨换个思路- 现实中,为了简化对一件事物的描述,我们会选择几个特征. 例如,从(性别.身高.学历.职业.爱好..)等角度去刻画一个人,这些"角度"即为"特征". 其中,不同的行表示不同的记录:列代表特征,不同记录因各个特征之间的差异而不同. DataFrame默认索引是序号(0,1,2-),可以理解成位置索引.一般我们用id标识不同记录,

如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一.drop方法:产生新对象 1.Series o = Series([1,3,4,7],index=['d','c','b','a']) print(o.drop(['d','b'])) c 3 a 7 dtype: int64 2.DataFrame data = {'水果':['苹果','梨','草莓'], '数量':[3,2,5

最近在工作中,遇到了数据合并.连接的问题,故整理如下,供需要者参考~ 一.concat:沿着一条轴,将多个对象堆叠到一起 concat方法相当于数据库中的全连接(union all),它不仅可以指定连接的方式(outer join或inner join)还可以指定按照某个轴进行连接.与数据库不同的是,它不会去重,但是可以使用drop_duplicates方法达到去重的效果. concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_ind

方法一: #-*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine class mysql_engine(): user='******' passwd='******' host='******' port = '******' db_name='******' engine = create_engine('mysql://{0}:{1}@{2}:{3}/{4}?charset=utf8'.format(user,passwd,ho

Pandas DataFrame 取一行数据会得到Series的方法 如题,想要取如下dataframe的一行数据,以为得到的还是dataframe lista = [1, 3, 7,4,0] listb = [3, 3, 4,4,5] listc = [3, 3, 4,4,6] df1 = pd.DataFrame({'col1':lista,'col2':listb,'colb':listc}) print(df1) print(df1.loc[0,:]) print(type(df1.lo

相信很多人像我一样在学习python,pandas过程中对数据的选取和修改有很大的困惑(也许是深受Matlab)的影响... 到今天终于完全搞清楚了!!! 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

一.更改DataFrame的某些值 1.更改DataFrame中的数据,原理是将这部分数据提取出来,重新赋值为新的数据. 2.需要注意的是,数据更改直接针对DataFrame原数据更改,操作无法撤销,如果做出更改,需要对更改条件做确认或对数据进行备份. 代码: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]], columns=['

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

目录 1.1 方法归纳 1.2 .str.cat函数详解 1.2.1 语法格式: 1.2.2 参数说明: 1.2.3 核心功能: 1.2.4 常见范例: 1.1 方法归纳 使用 + 直接将多列合并为一列(合并列较少): 使用pandas.Series.str.cat方法,将多列合并为一列(合并列较多): 范例如下: dataframe["newColumn"] = dataframe["age"].map(str) + dataframe["phone&q

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

目录 楔子 combine_first combine update 楔子 我们在用 pandas 处理数据的时候,经常会遇到用其中一列数据替换另一列数据的场景.比如 A 列和 B 列,对 A 列中不为空的数据不作处理,对 A 列中为空的数据使用 B 列对应索引的数据进行替换.这一类的需求估计很多人都遇到,当然还有其它更复杂的. 解决这类需求的办法有很多,这里我们来推荐几个. combine_first 这个方法是专门用来针对空值处理的,我们来看一下用法. import pandas as pd

实例如下所示: import numpy as np import pandas as pd data = {'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen', 'Hangzhou', 'Chongqing'], 'year': [2016,2016,2015,2017,2016, 2016], 'population': [2100, 2300, 1000, 700, 500, 500]} frame = pd.DataFrame(

前言 最近在网上搜了许多关于pandas.DataFrame的操作说明,都是一些基础的操作,但是这些操作组合起来还是比较费时间去正确操作DataFrame,花了我挺长时间去调整BUG的.我在这里做一些总结,方便你我他.感兴趣的朋友们一起来看看吧. 一.创建DataFrame的简单操作: 1.根据字典创造: In [1]: import pandas as pd In [3]: aa={'one':[1,2,3],'two':[2,3,4],'three':[3,4,5]} In [4]: bb=

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