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  • 需求:当我们处理行数据时,要求这行中不同的最值、最大值、最小值、均值等数据。 如例:  name Chinese Math English  PE tom 88 87 89 90 tony 98 97 99 90 ...

    需求:当我们处理一行数据时,要求这一行中不同列的最值、最大值、最小值、均值等数据。

    如例: 

    nameChineseMathEnglish PE
    tom88878990
    tony98979990
    leo67788991
    bob90899197

     

    统计每位学生的成绩最大值,最小值,平均值。

    以最大值为例:

    #定义获取各科成绩最大值的函数
    def getMax(row):
        return max(row["Chinese"],row["Math"],row["English"],row["PE"])
    
    
    df["max"]=df.apply(lambda row:getMax(row),axis=1)

    其他类似,

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  • 主要介绍了Pandas实现一列数据分隔为两列,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • pandas求的最大值最小值

    千次阅读 2020-10-03 13:20:55
    df.min() 用来的最小值 df.max() 用来的最大值

    df.min()
    用来求每列的最小值
    df.max()
    用来求每列的最大值

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  • 使用pandas删除一列

    万次阅读 2018-11-06 15:24:18
    在数据预处理中,需要删除dataframe的一列的话,可以使用下面的方法。 train = train.drop(['A'], axis=1) 其中axis=1代表的是要删除一列,而不是一行。...以上就是对使用pandas删除一列的认识。 ...

    在数据预处理中,需要删除dataframe的一列的话,可以使用下面的方法。

    train = train.drop(['A'], axis=1)
    

    其中axis=1代表的是要删除一列,而不是一行。
    以上就是对使用pandas删除一列的认识。

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  • pandas根据现有列新添加一列

    千次阅读 2021-01-26 20:38:27
    pandas中一个Dataframe,经常需要根据其中一列再新建一列,比如一个常见的例子:需要根据分数来确定等级范围,下面我们就来看一下怎么实现。 def getlevel(score): if score < 60: return "bad" elif score &...

    项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice
    经常有同学私信或留言询问相关问题,V号bitcarmanlee。github上star的同学,在我能力与时间允许范围内,尽可能帮大家解答相关问题,一起进步。

    pandas中一个Dataframe,经常需要根据其中一列再新建一列,比如一个常见的例子:需要根据分数来确定等级范围,下面我们就来看一下怎么实现。

    def getlevel(score):
        if score < 60:
            return "bad"
        elif score < 80:
            return "mid"
        else:
            return "good"
    
    
    def test():
        data = {'name': ['lili', 'lucy', 'tracy', 'tony', 'mike'],
                'score': [85, 61, 75, 49, 90]
                }
        df = pd.DataFrame(data=data)
        # 两种方式都可以
        # df['level'] = df.apply(lambda x: getlevel(x['score']), axis=1)
        df['level'] = df.apply(lambda x: getlevel(x.score), axis=1)
    
        print(df)
    

    上面代码运行结果

        name  score level
    0   lili     85  good
    1   lucy     61   mid
    2  tracy     75   mid
    3   tony     49   bad
    4   mike     90  good
    

    要实现上面的功能,主要是使用到dataframe中的apply方法。
    上面的代码,对dataframe新增加一列名为level,level由分数一列而来,如果小于60分为bad,60-80之间为mid,80以上为good。
    其中axis=1表示原有dataframe的行不变,列的维数发生改变。

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  • 我们想要在text这一列前面加上一列作为id(数字从小到大吧),在后面加上一列作为标签,默认0吧 import pandas as pd data = pd.read_csv('test.txt') n = len(data)+1 nlist = range(1,n) data['id'] = nlist ...
  • pandas求有多少种不同的数

    千次阅读 2020-10-11 09:03:53
    有多少种不同的数(相当于去重后count()): df.name.nunique() 对所有分别: df.nunique()
  • 对某的字符串做统计长度 1、for遍历法: start = time.time() for i in test.index.values: test.loc[i,'contentLen1'] = len(test.loc[i,'content']) time.time() - start  47.162380...
  • Pandas一列做运算

    千次阅读 2019-08-19 10:42:49
    Pandas一列做运算 可以用apply In [95]: df = pd.DataFrame(data = [[1,2,3,4],[5,6,7,8,]], columns=['a','b','c',' ...: d']) In [96]: df ...
  • Pandas一列拆分为多列

    千次阅读 2020-05-08 14:11:21
    假设dataframe中有一列数据为如下形式: 需要将YEAR_UNIT_DEPOSIT_PRO这一列的数据按照指定分隔符‘|’拆分为12列,并拼接到原始数据中生成新的dataframe。 方法如下: # 数据拆分、拼接 new_names = ['gjj_...
  • pandas选取一列画直方图

    万次阅读 2017-09-02 22:13:39
    #-*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.random.rand(100,4),columns=list('abcd')) d=df['a'].hist().get_figure() d.savefig('2.jpg')结果:
  • pandas依据多列数据生成某一列数据一、数据修改二、依据多列数据修改某一列 一、数据修改 网上pandas的数据修改大多是依据某一列数据进行修改或者生成了,几乎没有找到依据多列数据生成或者修改某一列的 依据某一列...
  • pandas一列中每一行拆分成多行的方法

    万次阅读 多人点赞 2018-11-29 12:24:11
    在处理数据过程中,常会遇到将条数据拆分成多条,比如个人的地址信息中,可能有...在pandas中如何对DataFrame进行相关操作呢,经查阅相关资料,发现了个简单的办法, info.drop([‘city’], axis=1).join(inf...
  • pandas一列去重获取唯一值

    千次阅读 2021-01-26 20:08:49
    去重获取唯一值是常见的需求,下面我们看看pandas里面如何实现去重。 直接看代码 import pandas as pd def test(): df = pd.DataFrame({"c1": [1, 1, 2, 3, 1], "c2": [10, 20, 30, 40, 50]}) print(df) print()
  • 1. 根据某一列值得范围,对另一列进行赋值。 需求1:将人口超过 1000 的城市评级为 ‘一级’,人口不足 1000 的评级为 ’二级‘。 table.loc[(table.人口 >= 1000) ,'评级'] = '一级' table.loc[(table.人口 &...
  • python pandas一列拆分为多列

    千次阅读 2021-01-09 15:18:25
    import pandas as pd df = pd.DataFrame([["A006, R079, 00-00-04, 5 AVE-59 ST"]]) print(df) df2 = pd.DataFrame(df[0].str.split(',').tolist()) print(df2) 0 0 A006, R079, 00-00-04, 5 AVE-59 ST 0 1 2 .....
  • Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数

    万次阅读 多人点赞 2018-02-10 20:10:25
    用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) ...inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原...
  • pandas一列分组,其他列合并成list

    千次阅读 2019-12-18 10:42:03
    pandas列转换为字典,但将相同第一列(键)的所有值合并为一个键 形式一: import pandas as pd # data data = pd.DataFrame({'column1':['key1','key1','key2','key2'], 'column2':['value1','value2','...
  • pandas一列的空值补零

    千次阅读 2019-04-15 19:42:35
    mydf['列名']=mydf['列名'].fillna(0)
  • pandas统计某一列中各个值的出现次数

    万次阅读 多人点赞 2019-11-11 18:09:35
    比如要统计’label’这一列各个值出现的次数, 使用df_train.loc[:,'label'].value_counts()即可
  • pandas DataFrame 的行数和列

    千次阅读 2020-05-18 10:46:37
    假设有 dataFrame 叫 df。 1、行数 法: len(df) 法二: df.shape[0] 2、求列数 df.shape[1] 以上,问题解决~
  • Pandas一列分成两列

    万次阅读 2018-10-07 15:32:06
    文章目录分割成个包含两个元素列表的分割成两列,每包含列表的相应元素 分割成个包含两个元素列表的 对于个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割) .str.split()方法就足够了 。 它在...
  • Python+Pandas读取excel一列或者多列保存为列表

    万次阅读 多人点赞 2019-03-05 12:38:16
    1. 读取一列保存为list,项目名称为例: import pandas as pd def excel_one_line_to_list(): df = pd.read_excel(&quot;/Users/Devintern/Documents/pachong/ML_flow/pachong/qmp/files/投资事件导出...
  • 今天小编就为大家分享一篇pandas使用apply多列生成一列数据的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 长数据宽数据转换,pandas 一列拆分多列,pandas pivot——table使用,pandas.melt 使用
  • pandas一列的str转为float

    千次阅读 2020-01-11 22:43:47
  • Python3 Pandas DataFrame 对某一列求和

    万次阅读 2019-04-24 11:50:05
    Pandas DataFrame 对某一列求和 在操作pandas的DataFrame的时候,常常会遇到某些列是字符串,某一些列是数值的情况,如果直接使用df_obj.apply(sum)往往会出错 使用如下方式即可对其中某一列进行求和 dataf_test1['...
  • 在做数据分析时,需要根据某一列的值修改另外一列的值,此时就需要使用pd.loc()函数。 例子, import pandas as pd x2 = pd.read_csv("submit.csv") x2 假如,我要修改id=800000的isDefault的值,代码: x2.loc[x2...
  • pandas dataframe 提取行和列

    万次阅读 多人点赞 2019-01-11 11:27:09
    import pandas as pd data = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]}) 提取 单列 data['a'] ...第个参数是行,第二个参数为 .loc为按标签提取, .iloc为按位置索引提取 data...

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