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pandas新增一列并按条件赋值dataframe显示所有列?-创新互联

dataframe显示所有列?代码示例:pandas新增一列并按条件赋值
 dataframe显示所有列?

#显示所有列pd.set选项(“display.max列“,无)

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#显示所有行pd.set选项(“display.max行“,无)

#将值的显示长度设置为100,默认值为50pd.set选项(“maxColwidth”,100)

pandas.dataframe怎么把列变成索引?

在数据帧中,根据一定的条件,可以得到满足要求的线元素的位置。

代码如下:

[Python]查看纯拷贝

DF=pd.数据帧({“BoolCol”:[1,2,3,3,4],“attr”:[22,33,22,44,66]},

index=[10,20,30,40,50])打印(df)

a=df[(df.BoolCol==3)&安培(数据框属性==22)].索引.tolist()

打印(a)

DF如下所示。上面,通过选择“boolcol”值为3,“attr”值为22的行,我们可以得到该行在DF中的位置

注意:返回的位置是索引列表,根据索引的不同而不同。这很容易成为数组中的默认下标。

[Python]查看纯拷贝

boolcolattr

10122

20233

30322

40344

50466

][30

可以对列进行操作,只需使用apply方法即可。具体分析如下:前提:加载numpy,pandas和series,dataframe,生成一个3乘3的dataframe,命名frame,使用frame的第二列生成series,命名series1。此外,框架.添加(series1,axis=0)。减法:sub分别尝试不填充和填充以比较效果。乘法,帧.mul(系列1,轴=0),除法,框架.div(series1,axis=0)。这里的序列是由dataframe的一列生成的,因此不存在找不到索引的情况。如果找不到索引,则生成并集,缺少的值为Nan。四个算术运算的括号中有一个参数axis=0,表示索引按行匹配并在列上广播。发展:Python是目前最流行、最简单、应用最广泛的编程语言,应该在大数据时代学习。其中,pandas是Python中最经典的库之一。


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