Python怎么將DataFrame數(shù)據(jù)類型增加新的兩列并賦值？Dataframe需要添加一個新列，只需使用最簡單的賦值語句將數(shù)據(jù)賦給不存在的列即可。如果DF是您的數(shù)據(jù)幀，則有兩列“col1”和“co

Python怎么將DataFrame數(shù)據(jù)類型增加新的兩列并賦值？

Dataframe需要添加一個新列，只需使用最簡單的賦值語句將數(shù)據(jù)賦給不存在的列即可。如果DF是您的數(shù)據(jù)幀，則有兩列“col1”和“col2”，如下所示：

DF[“new”]=DF[“col1”]DF[“col2”

pandas怎么把一個dataframe累加到另一個dataframe？

將是noiseudf，請指定列名。列名使用DF1的列名。代碼如下：

噪聲udf=pd.數(shù)據(jù)幀( np.random.隨機(jī)（DF1。形狀），列=DF1。列）

再次向DF1添加noiseudf。

newudf=DF1 noiseudf

pandas.dataframe怎么把列變成索引？

在數(shù)據(jù)幀中，根據(jù)一定的條件，我們可以得到滿足要求的行元素的位置。

代碼如下：

[Python]查看純拷貝

DF=pd.數(shù)據(jù)幀（{“BoolCol”：[1，2，3，3，4]，“attr”：[22，33，22，44，66]}，

index=[10,20,30,40,50]）打?。╠f）

a=df[（df.BoolCol==3)&安培（數(shù)據(jù)框?qū)傩?=22)]. 索引.tolist（）

打?。╝）

DF如下所示。上面，通過選擇“boolcol”值為3，“attr”值為22的行，我們可以得到該行在DF中的位置

注意：返回的位置是索引列表，根據(jù)索引的不同而不同。這很容易成為數(shù)組中的默認(rèn)下標(biāo)。

[Python]查看純拷貝

boolcol attr

10 1 22

20 2 33

30 3 22

40 3 44

50 4 66

[30

您也可以這樣做：DF=DF[[“mean”，“0”，“1”，“2”，“3”

您可以獲得列列表：cols=list（df.columns.values列)輸出將產(chǎn)生：[“0”，“1”，“2”、“3”、“mean”]然后，在將其放入第一個函數(shù)之前，您可以輕松地手動重新排列它

代碼示例：

#顯示所有列pd.set選項（“display.max列“，無）

#顯示所有行pd.set選項（“display.max行“，無）

#將值的顯示長度設(shè)置為100，則默認(rèn)值為50pd.set選項（“max colwidth”，100）