pandas的DataFrame对列的常用操作

最新推荐文章于 2025-05-21 17:14:51 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shanjiawei22/article/details/80980600
本文介绍了如何使用Python的Pandas库进行列合并操作，包括如何处理不同数据类型的列以生成新的列。通过示例展示了字符串类型和其他类型数据的列合并方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.列合并

有时需要对DataFrame的几个列合并

dataframe['newcolumn']=dataframe['columns1']+dataframe['columns2']+dataframe['columns3']

如果有列数据类型不是字符串:

dataframe['newcolumn']=dataframe['columns1'].map(str)+dataframe['columns2']+dataframe['columns3']

数据分析必备：掌握 Pandas DataFrame 核心操作
fengshi_fengshi的专栏
11-14 1392
本篇文章将主要介绍 Pandas 库中 DataFrame 对象的基础方法，通过学习掌握这些基础方法，我们可以高效地进行数据预处理、计算等操作，为后续的数据分析打下坚实的基础。
如何在 Pandas DataFrame 的列中将所有 NaN 值替换为零
CDA_Happy的博客
12-23 1164
在数据科学和机器学习领域，数据预处理是至关重要的一步。尤其是在处理现实世界中的数据时，经常会遇到缺失值（NaN）的问题。这些缺失值可能会对后续的数据分析和模型训练产生负面影响。因此，如何有效地处理这些缺失值成为了一个重要的课题。本文将深入探讨如何在 Pandas DataFrame 的列中将所有 NaN 值替换为零。我们将从基本的 Pandas 操作入手，逐步介绍多种方法，并通过实际案例来展示每种方法的效果。无论你是初学者还是有经验的数据科学家，本文都能为你提供有价值的见解和实用的技巧。
pandas对dataFrame中某一个列的数据进行处理的方法
09-19
主要介绍了pandas对dataFrame中某一个列的数据进行处理的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
Pandas-操作列
weixin_46020795的博客
05-31 335
1.读取列 df.columns ''' Index(['订单日期', '门店城市', '商品编号', '产品名称', '销售数量', '零售价', '销售额'], dtype='object') ''' 2.给列命名 df.columns = [1,2,3,4,5,6,7] ''' Index(['订单日期', '门店城市', '商品编号', '产品名称', '销售数量', '零售价', '销售额'], dtype='object') Int64Index([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
Pandas：数据分析步骤、分组函数groupby和基础画图
最新发布
sulin123123的博客
05-21 712
两种属性都可以接收单值、切片和列表，当参数只传入了一个时，默认为行标签和行索引位置，列名和列索引标签必须显式传递。Pandas是用于数据分析的开源Python库，可以实现数据加载，清洗，转换，统计处理，可视化等功能。在理解或清理数据时，可视化（绘图）有助于识别数据中的趋势，所以它很重要。今天的分享到此结束。
DataFrame对某一列中单元格的操作 map
weixin_42653353的博客
03-18 713
会遇到dataframe中单元格既不是nan 又不是None 的 比如这种 created_at catefirst 2020-04-01 取得这种catefirst为空的需要用到 pd[(pd['catefirst'] == "")] 这时候能把空值找出 如果是对这一列来操作的话 处理空值 填充为0 或者别的 可以用map函数 #只对为空的或者为None的单元格替换为“无” 其余有正常值的保持不变 def catefirstmap(x): if x=...
pandas使用笔记(二)列操作
zorchp
09-23 319
-
【Python基础】dataFrame中操作行、列的方法
jayxiaoxionger的博客
02-15 1013
dataFrame中操作行、列的方法
Pandas DataFrame数据的更改、插入新增的列和行的方法
09-19
本篇文章详细介绍了 Pandas DataFrame 中如何更改数据以及如何插入新的列和行。这些操作对于日常的数据处理和分析非常重要。通过使用 `loc`, `iloc`, `at`, `iat` 及 `insert` 方法，我们可以灵活地修改 DataFrame ...
pandas DataFrame 交集并集补集的实现
09-19
其中一个常用的数据结构是 DataFrame，它类似于 Excel 表格，可以方便地进行各种数据操作。本文将详细介绍如何在 pandas DataFrame 中实现交集、并集以及补集的操作，并通过具体的示例代码来进行说明。 #### 1. ...
pandas将DataFrame的列变成行索引的方法
09-20
reset_index方法的主要作用是恢复DataFrame的默认整数索引，并将原来的索引列转换为DataFrame中的普通列，这样做的好处是可以对索引进行操作，比如过滤和排序，而不会改变数据的原始结构。 总而言之，set_index和...
pandas笔记之对列操作
瓜瓜的笔记
05-31 652
这里写目录标题对列操作hide_index()zip(列合并)groupby进行列合并列属性map/apply/applymap 对列操作 hide_index() `df.style.hide_index()#隐藏索引行` `df.style.hide_index().hide_columns(['A','B'])#隐藏多个列` zip(列合并) df['员工']=list(zip(df['销售员'],df['跟单员'],df['接单员'])) df out:(张三, 李四, 张三) groupby进
Python 之 Pandas DataFrame 数据类型的简介、创建的列操作
每天进步一点点！
02-20 1万+
DataFrame 结构简介，DataFrame 对象创建，DataFrame 列操作
pandas归一化某一列_pandas技巧汇总
weixin_35857552的博客
02-28 997
dataframe reindex和reset_index区别reset_index的作用是重新设置dataframe的index，范围为0~len(df)。df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})df2 = pd.DataFrame({'A': [6], 'B': [60]})print 'df\n'...
59_Pandas中使用describe获取每列的汇总统计信息（平均值、标准差等）
qq_18351157的博客
04-10 1万+
使用 pandas.DataFrame 和 pandas.Series 的 describe() 方法，您可以获得汇总统计信息，例如每列的均值、标准差、最大值、最小值和众数。在此，对以下内容进行说明。示例代码中，以每列具有不同类型 dtype 的 pandas.DataFrame 为例。
Spark中DataFrame的列的三种表示方法
timothyzh的专栏
05-11 2158
先定义参与Join的DataFrames： val EmployeeDF = Seq[(String, Integer)]( ("Rafferty", 31), ("Timothy", 32), ("Jones", 33), ("Heisenberg", 33), ("Robinson", 34), ("Smith", 34), ("Williams", null)...
案例：pandas添加汇总行、汇总列
热门推荐
mighty13的专栏
06-25 3万+
需求 现有一批成绩，要求统计每名学生的总成绩并添加“总分”列，统计各科成绩的平均分和标准差并添加相应行。 要点 结合pandas.apply函数和轴方向对行列进行统计。 实现 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #读取数据 score = pd.read_csv('./s
Python据框和序列的访问、切片及运算（中国大学综合排名2021.xlsx）
m0_65420451的博客
04-14 472
以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了熟悉Python编程，基础结构流程；数据框和序列的访问、切片及运算；pandas导入外部数据文件；本次实验使用的数据集为：中国大学综合排名2021.xlsx
【Pandas入门教程】如何计算汇总统计数据
谢谢你们的关注
12-25 1194
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Pandas当中dataFrame的常用操作
09-10
5. **分组**：groupby()用于基于一列或多列对数据进行分组并应用各种聚合函数。 6. **数据清洗**：dropna()删除缺失值，fillna()填充缺失值。 7. **重塑数据**：pivot()可以改变DataFrame的形状，如将列转换成行或...
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