pandas 将多列更改数值 / 张生荣

pandas Dataframe实现批量修改值的方法

目录 1.使用iloc对数据进行批量修改 2.对数据进行判定后,相互+/-/某个数* 第一种方法:使用内置函数where函数第二种方法:使用mask函数第三种方法:replace函数 1.使用il ...

Pandas中根据列的值选取多行数据 # 选取等于某些值的行记录用 == df.loc[df['column_name'] == some_value] # 选取某列是否是某一类型的数值用 isi ...

记录一些pandas选择数据的内容,此前首先说行列名的获取和更改,以方便获取数据.此文作为学习巩固. 这篇博的内容顺序大概就是: 行列名的获取 -> 行列名的更改 -> 数据选择一.pa ...

目录前言 1.data.dropna() 1-1 axis确定删除存在缺失值的行或者是列 1-2 how 确定存在缺失值时,是否删除行或者列 1-3 thresh=n表示保留至少含有n个非na数值的 ...

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 ...

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( ...

实例如下所示: >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> ts1 = [0, 1, n ...

如下所示: df = df[df['cityname']==u'北京市'] 记得,如果用的python2,一定要导入 import sys reload(sys) sys.setdefaultenco ...

分割成一个包含两个元素列表的列对于一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 . 它在字符串的列(系列)上运行,并返回列表(系列). >& ...

创建测试dataframe: >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame([{'a':1, 'b':2}, {'a' ...

使用groupby([ ]).size()统计的结果,值相同的字段值会不显示如上图所示,第一个空着的行是982499 7 3388 1,因为此行与前面一行的这两个字段值是一样的,所以不显示.第二个空 ...

目录 1.loc方法 2.iloc方法补充:利用loc.iloc提取所有数据总结实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc. l ...

目录前言一.insert()函数二.直接赋值法三.reindex()函数四.concat()函数五.loc()函数附:pandas根据现有列新添加一列总结前言 pandas为Data ...

升序 import pandas as pd import numpy as np data = np.random.randint(low=2,high=10,size=(5,3)) data2 = ...

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, ...

数据准备假设我们目前有两个数据表: ① 一个数据表是关于三个人他们的id以及其他的几列属性信息 import pandas as pd import numpy as np data = pd.Da ...

前言本文介绍在 pandas 中如何读取数据行列的方法.数据由行和列组成,在数据库中,一般行被称作记录 (record),列被称作字段 (field).回顾一下我们对记录和字段的获取方式:一般情况下 ...

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 ...

目录 dropna() 方法过滤任何含有缺失值的行方法一:dropna() 其他参数解析方法二:替换并删除,Python pandas 如果某列值为空,过滤删除所在行数据总结 dropna() ...

目录获取pandas.DataFrame的列列名称:将单个列作为pandas.Series获得列名称的列表:将单个或多个列作为pandas.DataFrame获得获取pandas.DataFr ...