python中，dataframe或series對象可以對列進(jìn)行運(yùn)算么（加減乘除）？比如某一列全部“ 1”？您可以使用apply方法計算列。具體分析如下：前提：加載numpy，pandas和serie

python中，dataframe或series對象可以對列進(jìn)行運(yùn)算么（加減乘除）？比如某一列全部“ 1”？

您可以使用apply方法計算列。具體分析如下：前提：加載numpy，pandas和series，dataframe，生成一個3乘3的dataframe，命名frame，使用frame的第二列生成series，命名series 1。此外，框架.添加（series1，axis=0）。減法：sub分別嘗試不填充和填充以比較效果。乘法，幀.mul（系列1，軸=0），除法，框架.div（series1，axis=0）。這里的序列是由dataframe的一列生成的，因此不存在找不到索引的情況。如果找不到索引，則生成并集，缺少的值為Nan。四個算術(shù)運(yùn)算的括號中有一個參數(shù)axis=0，表示索引按行匹配并在列上廣播。發(fā)展：Python是目前最流行、最簡單、應(yīng)用最廣泛的編程語言，應(yīng)該在大數(shù)據(jù)時代學(xué)習(xí)。其中，pandas是Python中最經(jīng)典的庫之一。

python中怎么將dataframe中某列中不含某個字符的數(shù)據(jù)替換成0？

運(yùn)行環(huán)境：python3.6

導(dǎo)入panda作為PD

D1=[“銅版紙”、“300g”、“[啞膜

]D2=[“銅版紙”、“300g”、“[5

]D3=[“銅版紙”、“300g”、“[啞膜

！D4=[“銅版紙”、“300g”、“[1

數(shù)據(jù)=pd.數(shù)據(jù)幀（數(shù)據(jù)=[D1，D2，D3，D4，]，列=[“紙張”，“克重”，“地膜覆蓋”

]數(shù)據(jù)[“地膜覆蓋”]=數(shù)據(jù)[“地膜覆蓋”]。應(yīng)用（λx:0，如果“膠片不在x中，否則x）]~熊貓.DataFrame.fillna（）函數(shù)用于填充數(shù)組中的Nan值，但此方法不會更改原始數(shù)組，而是返回一個新數(shù)組。下面是一個示例演示：

我們可以發(fā)現(xiàn)，在用fillna方法填充缺少的值之后，將返回一個填充的數(shù)組，但原始數(shù)組沒有更改。

如果我們想改變原來的數(shù)組，我們需要重新賦值

填寫指定的多列缺失值，就像填寫整個數(shù)組的缺失值一樣，我們需要重新賦值。

python pandas如何對指定的多列填充缺失值？

您可以在I2中輸入BB，J2=索引（$d$2:$d$100，small（if（isnumber（find（$I$2，$g$2:$g$100）），row（$g$2:$g$100）-1999），row（1:1）））shift-Ctrl-enter結(jié)束，下拉K2=索引（$f$2:$f$100，small（if（isnumber（find（$I$2，$g$2:$g$100）），row（$g$2:$g$100）-1999），row（1:1））shift-Ctrl-enter結(jié)束，下拉

如果A1:A10單元格中有10個數(shù)字，則需要找出目標(biāo)值215.66與哪個單元格求和，然后在“數(shù)據(jù)”選項下的“計劃方案”中實現(xiàn)。

第1步：在B11單元格中輸入=sumproduct（A1:A10，B1:B10）

]第2步：在“數(shù)據(jù)”選項下的“規(guī)劃方案”中，以B11為目標(biāo)單元格，目標(biāo)值為215.66，變量單元格為B1:B10，添加變量單元格的約束條件為：B1:B10為整數(shù)；B1:B10為二進(jìn)制（即0或1），求解；

第2步3:確認(rèn)計劃解決方案結(jié)果，如果是，則保留結(jié)果。