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RSS订阅原创 Python 学习笔记 -- Python Pandas 行列索引
Python 学习笔记 – Python Pandas 行列索引 在dataframe里面分为行索引和列索引。 行索引：index 列索引：columns 我们创建一个最基础的dataframe： df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}) 当需要查看，进一步对行列索引进行其他操作的时候，就可以用index和columns啦(ง •_•)ง data.index data.columns ...
2020-12-16 09:53:28
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原创 Python学习笔记 -- Python pandas index索引
Python pandas index索引 查看，修改索引： df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]}) print (df) #查看索引 print (df.index) #修改索引 df.index =["tom","mark","ann"] print (df) print (df.index) ...
2020-11-05 15:20:52
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原创 Python学习笔记 -- Pyhthon pandas 如何基于一列或多列运算并生成新的列
Python学习笔记 – Pyhthon pandas 如何基于一列或多列运算并生成新的列 在数据处理中，通过前面几列的运算生成一个新列。 最常见的例子是计算成绩 : ) 1.eval() eval是最直接的 举个栗子： 我们这里就用最常见需要增加列的情景之一 成绩统计~ 已经有每一门学科的成绩，需要在最后新增一列总分： df = pd.DataFrame({'math':[89,78,83],...
2020-04-03 17:03:18
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原创 Python学习笔记 -- Python pandas 如何基于表格中的某一列修改另一列的值
##Python pandas 如何基于表格中的某一列修改另一列的值 需要用到 .loc df = DataFrame({"Exam":[65,31,37],"Total":[68.540,43.210,56.545],"Final":[69,43,56]}) print (df) df.loc[df.Exam<48,'Final']=44 print (df) 在这个dataframe中...
2020-04-03 10:18:10
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空空如也
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