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python怎么添加列_如何将列添加到DataFrame列?添加新列详细解释————
2020-12-03 14:57:06本文概述我们可以使用不同的方式将新列添加到现有DataFrame中。对于演示, 首先, 我们必须编写代码以读取现有文件, 该文件由DataFrame中的某些列组成。import pandas as pdaa = pd.read_csv("aa.csv")aa.head()上面的...本文概述
我们可以使用不同的方式将新列添加到现有DataFrame中。对于演示, 首先, 我们必须编写代码以读取现有文件, 该文件由DataFrame中的某些列组成。
import pandas as pd
aa = pd.read_csv("aa.csv")
aa.head()
上面的代码读取了现有的csv文件, 并将数据值列显示为输出。
输出
Name
Hire Date
Salary
Leaves Remaining
0 John Idle
03/15/14
50000.0
10
1 Smith Gilliam
06/01/15
65000.0
8
2 Parker Chapman
05/12/14
45000.0
10
3 Jones Palin
11/01/13
70000.0
3
4 Terry Gilliam
08/12/14
48000.0
7
5 Michael Palin
05/23/13
66000.0
8
使用[]运算符将新列添加到DataFrame
如果要在表末尾添加任何新列, 则必须使用[]运算符。让我们在” aa” csv文件中添加一个名为” Age”的新列。
import pandas as pd
aa = pd.read_csv("aa.csv")
aa["Age"] = "24"
aa.head()
此代码在aa csv文件的末尾添加了”年龄”列。因此, 添加列后的新表将如下所示:
Name Hire Date Salary Leaves Remaining Age
0 John Idle 03/15/14 50000.0 10 24
1 Smith Gilliam 06/01/15 65000.0 8 24
2 Parker Chapman 05/12/14 45000.0 10 24
3 Jones Palin 11/01/13 70000.0 3 24
4 Terry Gilliam 08/12/14 48000.0 7 24
5 Michael Palin 05/23/13 66000.0 8 24
在上面的代码中, Age值定义了通用值, 这意味着其值对于所有行都是通用的。如果我们指定的列名不存在, Pandas将抛出错误。
例如:
aa["Designation"]
在上面的代码中, Pandas将引发错误, 因为”指定”列不存在。
但是, 如果我们为该列分配一个值, Pandas将在表末尾自动生成一个新列。
使用insert()在DataFrame中添加新列
我们还可以使用方法名称插入在现有DataFrame中的任何位置添加一个新列。
对于演示, 首先, 我们必须编写代码以读取由DataFrame中的某些列组成的现有文件。
import pandas as pd
aa = pd.read_csv("aa.csv")
aa.head()s
上面的代码读取了现有的csv文件, 并在输出中显示了data values列。
输出
Name Hire Date Salary Leaves Remaining
0 John Idle 03/15/14 50000.0 10
1 Smith Gilliam 06/01/15 65000.0 8
2 Parker Chapman 05/12/14 45000.0 10
3 Jones Palin 11/01/13 70000.0 3
4 Terry Gilliam 08/12/14 48000.0 7
5 Michael Palin 05/23/13 66000.0 8
让我们使用插入方法将新列名称”部门”添加到现有的” aa” csv文件中。
import pandas as pd
aa = pd.read_csv("aa.csv")
aa.insert(2, column = "Department", value = "B.Sc")
aa.head()
输出
Name Hire Date Department Salary Leaves Remaining
0 John Idle 03/15/14 B.Sc 50000.0 10
1 Smith Gilliam 06/01/15 B.Sc 65000.0 8
2 Parker Chapman 05/12/14 B.Sc 45000.0 10
3 Jones Palin 11/01/13 B.Sc 70000.0 3
4 Terry Gilliam 08/12/14 B.Sc 48000.0 7
5 Michael Palin 05/23/13 B.Sc 66000.0 8
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mysql 输出解释怎么看_如何解释MySQL EXPLAIN的输出?
2021-01-20 22:20:51我想从entrytable中选择列文本的内容.EXPLAIN SELECT textFROM entrytableWHERE user = 'username' &&`status` = '1' && (`status_spam_user` = 'no_spam'|| (`status_spam_user` = 'neutral' &...我想从entrytable中选择列文本的内容.
EXPLAIN SELECT text
FROM entrytable
WHERE user = 'username' &&
`status` = '1' && (
`status_spam_user` = 'no_spam'
|| (
`status_spam_user` = 'neutral' &&
`status_spam_system` = 'neutral'
)
)
ORDER BY datum DESC
LIMIT 6430 , 10
该表有三个指数:
> index_user(用户)
> index_datum(datum)
> index_status_mit_spam(status,status_spam_user,status_spam_system)
EXPLAIN结果是:
id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
1 SIMPLE entrytable ref index_user,index_status_mit_spam index_user 32 const 7800 Using where; Using filesort
> might_keys是MySQL可能想要使用的索引并键入MySQL实际使用的索引吗?
>为什么不使用索引index_status_mit_spam?在查询中,列的顺序与索引中的顺序相同,…
>为什么索引index_datum不用于ORDER BY?
>如何优化表索引或查询? (上面的查询需要最多3秒钟,表中有大约一百万个条目)
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Sybase怎么将多行数据分组合并成一行多列
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2021-01-19 05:56:48MyISAM表中行的最大大小为65,534字节。每个BLOB和TEXT列账户只占其中的5至9个字节。这是手册上的,varchar(0)应该...字符串类型的存储需求列类型存储需求CHAR(M)M个字节,0<=M<=255VARCHAR(M)L+1个字节,其中L...MyISAM表中行的最大大小为65,534字节。每个BLOB和TEXT列
账户只占其中的5至9个字节。
这是手册上的,varchar(0)应该最大值就是0,你存不进去东西,应该就是一个null,回头我测试下。
下面是mysql手册上写的很详细。字符串类型的存储需求
列类型 存储需求
CHAR(M) M个字节,0 <= M <= 255
VARCHAR(M) L+1个字节,其中L <= M 且0 <= M <= 65535(参见下面的注释)
BINARY(M) M个字节,0 <= M <= 255
VARBINARY(M) L+1个字节,其中L <= M 且0 <= M <= 255
TINYBLOB, TINYTEXT L+1个字节,其中L
BLOB, TEXT L+2个字节,其中L
MEDIUMBLOB, MEDIUMTEXT L+3个字节,其中L
LONGBLOB, LONGTEXT L+4个字节,其中L
ENUM('value1','value2',...) 1或2个字节,取决于枚举值的个数(最多65,535个值)
SET('value1','value2',...) 1、2、3、4或者8个字节,取决于set成员的数目(最多64个成员)
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回归分析结果表格怎么填_spss回归分析结果图,帮忙看一下,麻烦详细地解释解释...
2021-01-17 14:44:26你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高,尤其是在这么大的样本量(1017对数据点)下更是难得。系数表格列出了自变量的显著性检验结果(使用单样本T检验)。截距项(0.000006109)的显著性为0.956(P.....优质回答 回答者:jayjay
R平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和(方差分析表中的0.244)占总平方和(方差分析表中的0.256)的比例,也称为决定系数。你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高,尤其是在这么大的样本量(1017对数据点)下更是难得。
系数表格列出了自变量的显著性检验结果(使用单样本T检验)。截距项(0.000006109)的显著性为0.956(P值),表明不能拒绝截距为0的原假设;回归系数(X项)为0.908,其显著性为0.000(表明P值小于0.0005,而不是0。想看到具体的数值,可以双击该表格,再把鼠标定位于对应的格子),拒绝回归系数0.908(X项)为0的原假设,也就是回归系数不为0;标准化回归系数用于有多个自变量情况下的比较,标准化回归系数越大,该自变量的影响力越大。由于你的数据仅有一个自变量,因此不需要参考这项结果。
对于线性回归,我在百度还有其他的回答,你可以搜索进行补充。
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回答者:huyang159753
拟合程度:调整的R方,0.951,显著;
方程的显著性:Anova方差检验(F检验),P值=0,方差不具有齐性,说明变量存在差异,适合回归;
系数的显著性检验:T检验:常数项的P值=0.956,接受常数项为0的原假设,方程的常数项为0;
X的系数检验P值=0,拒绝系数为0的原假设,变量X的系数为0.98.
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回答者:物流助手
模型是显著的
x也是显著的
我替别人做这类的数据分析蛮多的
TAGS: 回归系数
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