pandas常用操作集合

雷柏

已于 2022-07-04 21:09:26 修改

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文章标签：大数据

于 2022-07-04 20:38:30 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Sam_Simpson/article/details/125608135

本文通过Pandas操作一个包含三国时期人物姓名、身高和性别的数据集，演示了如何进行数据转换、排序及格式化等常见任务。具体包括重命名列名、插入时代信息、性别转换、按身高和姓名排序以及格式化姓名字段。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >


my_dic = {'name': ['战神-吕布', '武圣-关羽', '美人-貂蝉'],
          'hight': [6.3, 6.1, 5.8],
          'gender': ['male', 'male', 'female']}

# 读取字典数据
df = pd.DataFrame(data=my_dic)
# 重命名列
df.columns = ['姓名', '身高', '性别']
# 添加常量列
df.insert(3, '时代', '三国')
# 值转换
df['性别'].replace(['male', 'female'], ['男', '女'], inplace=True)
# 排序
df = df.sort_values(by=['身高', '姓名'], ascending=[True, False])
# 格式化列值
df = df.assign(姓名=list(map(lambda x: re.split('-', x)[1], df.姓名.values.tolist())))

print(df)