首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

向数据框添加新列,其中包含基于数据框年份的值

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保你已经导入了需要使用的数据框,并且其中包含了年份的列。
  2. 创建一个新的列,可以使用数据框的$符号来引用列名,并赋予新列一个名称。例如,如果你想创建一个名为"新列"的新列,可以使用以下代码:
  3. 创建一个新的列,可以使用数据框的$符号来引用列名,并赋予新列一个名称。例如,如果你想创建一个名为"新列"的新列,可以使用以下代码:
  4. 使用循环或者向量化操作,根据数据框的年份列来计算新列的值。例如,假设你的年份列名为"年份",你可以使用以下代码来计算新列的值:
  5. 使用循环或者向量化操作,根据数据框的年份列来计算新列的值。例如,假设你的年份列名为"年份",你可以使用以下代码来计算新列的值:
  6. 或者,如果你熟悉向量化操作,你也可以使用以下代码来实现相同的效果:
  7. 或者,如果你熟悉向量化操作,你也可以使用以下代码来实现相同的效果:
  8. 在上述代码中,"计算新列值的函数"代表根据年份计算新列值的具体函数或表达式。
  9. 最后,你可以检查数据框是否成功添加了新列,可以使用以下代码来查看数据框的结构:
  10. 最后,你可以检查数据框是否成功添加了新列,可以使用以下代码来查看数据框的结构:
  11. 这将显示数据框的列名及其对应的数据类型,确保新列已经成功添加。

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于要求不能提及具体的云计算品牌商,无法给出具体的推荐产品和链接。但是,腾讯云作为一家知名的云计算服务提供商,提供了丰富的云计算产品和解决方案,你可以通过访问腾讯云官方网站来了解更多相关信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【Python】基于某些删除数据重复

默认False,即把原数据copy一份,在copy数据上删除重复,并返回数据(原数据不改变)。为True时直接在原数据视图上删重,没有返回。...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知,参数为默认时,是在原数据copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回数据。 感兴趣可以打印name数据,删重操作不影响name。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到数据。 想要根据更多数去重,可以在subset中添加。...但是对于两中元素顺序相反数据去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号中文章【Python】基于组合删除数据重复。 -end-

19.5K31

【Python】基于组合删除数据重复

最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两组合删除数据重复,两中元素顺序可能是相反。...本文介绍一句语句解决多组合删除数据中重复问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据,希望根据name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于删除数据重复 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径库 import pandas as pd #导入数据处理库...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 df =...numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于组合删除数据重复') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv

14.7K30
  • Power Query 真经 - 第 7 章 - 常用数据转换

    好消息是,这使得当日常数据添加数据源时,很难触发错误或者出现不可控制情况。...【警告】 这个搜索应用了一个筛选器,显示包含用户输入字符模式任何。不接受通配符和数学运算符。 在处理过程中有超过 1,000 行数据集时,将遇到一个挑战。...对于文本类型,会看到【文本筛选器】,它包含【等于】、【开头为】 、【结尾为】 、【包含】等过滤器,以及其中每一种 “不” 版本。 对于数字数据类型,菜单变成【数字筛选器】,并显示以下选项。...筛选 “Date” ,【日期筛选器】【且】。 按如图 7-26 所示,设置筛选器。 图 7-26 筛选出 2021 年内日期 【注意】 或者,也可以添加一个,提取年份,然后筛选到特定年份。...正如看到,用户在分组前选择 “Date” 已经被放到了【分组依据】区域。如果需要,用户也可以在这里更改或添加添加分组】。就现在目的而言,按年份分组将完全可行。

    7.4K31

    表格控件:计算引擎、报表、集算表

    我们 Shape 和 Shape Base 类添加了一个名为 toImageSrc API。对于图表和切片器来说也是如此。...这允许用户指定行或大小是否应根据其中文本进行更改。...这样,设计器中就有了一个用于设置 AutoFit 属性 API 和一个新界面设置: 页总计 报表插件 R.V 函数生成工作表中溢出单元格。在新版本中,添加了另一个参数来指定当前页面。...图表数据标签“单元格” 图表数据标签现在支持使用单元格引用来显示所选单元格范围。用户可以为图表数据标签选择特定单元格范围。...规则管理器对话现在支持显示特定区域规则,例如当前选择或特定工作表: 透视表 自定义样式 与上面提到自定义表格样式增强功能一样,SpreadJS 现在使用户能够在运行时添加、删除和修改数据透视表样式

    11810

    数据科学学习手札69)详解pandas中map、apply、applymap、groupby、agg

    二、非聚合类方法   这里非聚合指的是数据处理前后没有进行分组操作,数据长度没有发生改变,因此本章节中不涉及groupby(),首先读入数据,这里使用到全美婴儿姓名数据包含了1880-2018...中tqdm模块用法中,我对基于tqdm为程序添加进度条做了介绍,而tqdm对pandas也是有着很好支持,我们可以使用progress_apply()代替apply(),并在运行progress_apply...()之前添加tqdm.tqdm.pandas(desc='')来启动对apply过程监视,其中desc参数传入对进度进行说明字符串,下面我们在上一小部分示例基础上进行改造来添加进度条功能: from...,键为变量名,为对应聚合函数字符串,譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据v1进行求和、均值操作,对v2进行中位数...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引还原回变量,但聚合结果列名变成红色中奇怪样子,而在pandas 0.25.0以及之后版本中,可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后每一赋予名字

    5K60

    不再纠结,一文详解pandas中map、apply、applymap、groupby、agg...

    首先读入数据,这里使用到全美婴儿姓名数据包含了1880-2018年全美每年对应每个姓名新生儿数据,在jupyterlab中读入数据并打印数据一些基本信息以了解我们数据集: import pandas...譬如这里我们想要得到genderF、M转换为女性、男性,可以有以下几种实现方式: 字典映射 这里我们编写F、M与女性、男性之间一一映射字典,再利用map()方法来得到映射: #定义F->女性...其中desc参数传入对进度进行说明字符串,下面我们在上一小部分示例基础上进行改造来添加进度条功能: from tqdm import tqdm def generate_descriptive_statement...其传入参数为字典,键为变量名,为对应聚合函数字符串,譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据v1进行求和、均值操作...,但聚合结果列名变成红色中奇怪样子,而在pandas 0.25.0以及之后版本中,可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后每一赋予名字: data.groupby(['year','

    5.3K30

    不再纠结,一文详解pandas中map、apply、applymap、groupby、agg...

    首先读入数据,这里使用到全美婴儿姓名数据包含了1880-2018年全美每年对应每个姓名新生儿数据,在jupyterlab中读入数据并打印数据一些基本信息以了解我们数据集: import pandas...譬如这里我们想要得到genderF、M转换为女性、男性,可以有以下几种实现方式: 字典映射 这里我们编写F、M与女性、男性之间一一映射字典,再利用map()方法来得到映射: #定义F->女性...其中desc参数传入对进度进行说明字符串,下面我们在上一小部分示例基础上进行改造来添加进度条功能: from tqdm import tqdm def generate_descriptive_statement...其传入参数为字典,键为变量名,为对应聚合函数字符串,譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据v1进行求和、均值操作...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引还原回变量,但聚合结果列名变成红色中奇怪样子,而在pandas 0.25.0以及之后版本中,可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后每一赋予名字

    5K10

    PowerBI 引入时间智能

    创建并且应用日期表 对于智能时间,至少需要一个包含不间断时间范围日期表,并且开始时间最小是源数据最小日期,结束日期至少等于源数据最大。...8 - 点击添加按钮或者右键添加将会出现在现存右侧。 9 - 在公示栏输入“FullYear = YEAR([DateKey])”。 10 -  再添加如下19个公式。...因此如果Stock 或 Invoices表数据源扩展了数据并且在原有日期外,那么这个时间维度表也会自动变化来包含这部分新增数据部分。...只需要替换手动填写日期即可。 数据模型中加入日期表 现在你有了一个日期表,可以与你数据模型进行整合以便于开始应用这些智能时间。...1 - 点击关系视图图表来展示数据模型中表 2 - 点击管理关系按钮,对话会出现。 3 - 点击新建按钮,创建关系。 4 - 在对话顶部选择时间维度表。 5 - 点击DateKey选择。

    3.8K100

    用python对汽车油耗进行数据分析

    其中 pandas中Data Frame类边界方法head,查看一个很有用数据data frame中,包括每非空数量和各不同数据类型数量。...同理可以查看其它特征数据 分析汽车油耗随时间变化趋势 - 先按照年份分组 grouped = vehicle.groupby('year') - 再计算其中均值 averaged= grouped...['comb08', 'highway08', 'city08'].agg([np.mean]) - 为方便分析,对其进行重命名,然后创建一个‘year’包含数据data frame索引...= 'Hybrid' vehicles_non_hybrid = vehicles[criteria1 & criteria2 & criteria3] - 将得到数据data frame按年份分组...然后判断每行品牌是否在此前计算unique_makes集合中,在将此布尔Blooeans添加在Booleans_mask集合后面。

    1.8K60

    用python对汽车油耗进行数据分析

    其中 pandas中Data Frame类边界方法head,查看一个很有用数据data frame中,包括每非空数量和各不同数据类型数量。...同理可以查看其它特征数据 分析汽车油耗随时间变化趋势 - 先按照年份分组 grouped = vehicle.groupby('year') - 再计算其中均值 averaged= grouped...['comb08', 'highway08', 'city08'].agg([np.mean]) - 为方便分析,对其进行重命名,然后创建一个‘year’包含数据data frame索引...= 'Hybrid' vehicles_non_hybrid = vehicles[criteria1 & criteria2 & criteria3] - 将得到数据data frame按年份分组...然后判断每行品牌是否在此前计算unique_makes集合中,在将此布尔Blooeans添加在Booleans_mask集合后面。

    1.6K80

    RFM会员价值度模型

    1]来过滤出包含订单金额>1记录数,然后替换原来sheet_datas中dataframe 最后一行代码目的是在每个年份数据中新增一max_year_date,通过each_data['提交日期...  按会员ID做聚合   这里使用groupby分组,以year和会员ID为联合主键,设置as_index=False意味着year和会员ID不作为index,而是普通数据结果。...2个边界 确定RFM划分区间 f分布情况说明 r和m本身能较好地区分用户特征,而f则无法区分(大量用户只有1个订单) 行业属性(家电)原因,1年购买1次比较普遍(其中包含客户以及老客户在当年第...F和M规则是越大,等级越高 而R规则是越小,等级越高,因此labels规则与F和M相反 在labels指定时需要注意,4个区间结果是划分为3份  将3作为字符串组合为分组 代码中,先针对...第1行代码使用数据groupby以rfm_group和year为联合对象,以会员ID会为计算维度做计数,得到每个RFM分组、年份会员数量 第2行代码对结果重命名 第3行代码将rfm分组转换为

    41610

    数据看球】2018 年世界杯夺冠预测,CDA带你用机器学习来分析

    探索性分析: 对两个数据集进行分析后,所得数据包含过去比赛数据产生数据集对分析和预测之后比赛很有用。 在数据科学项目中,确定哪些特征与机器学习模型相关是最耗时部分。...现在,让我们在结果数据集中添加净胜球数和结果。 ? 查看结果数据。 ? 然后我们将使用数据子集。其中包括只有尼日利亚参加比赛。这将有助于我们了解某支球队特色,并拓展运用到其他参赛球队。...创建年份,选择1930年以后所有比赛。 ? 现在可以将这些年尼日利亚比赛结果进行可视化。 ? 每个世界杯参赛球队获胜率是很有用指标,我们可以用它来预测每场比赛结果。其中比赛场地并不重要。...创建年份,并删除1930年之前比赛,以及不影响比赛结果,例如日期、主队进球数、客队进球数、锦标赛、城市、国家、净胜球数和比赛年份。 ? ? 修改“Y”(预测标签)以简化模型处理。...由于世界杯中不分“主队”或“客队”球队,他们都将归属到“home_teams”。然后,根据每个团队排名将球队添加预测数据集中。下一步将创建虚拟变量并部署机器学习模型。

    50220

    从小白到大师,这里有一份Pandas入门指南

    内存优化 在处理数据之前,了解数据并为数据每一选择合适类型是很重要一步。...它可以通过两种简单方法节省高达 90% 内存使用: 了解数据使用类型; 了解数据可以使用哪种类型来减少内存使用(例如,price 这一在 0 到 59 之间,只带有一位小数,使用 float64...一旦加载了数据,只要正确管理索引,就可以快速地访问数据。 访问数据方法主要有两种,分别是通过索引和查询访问。根据具体情况,你只能选择其中一种。但在大多数情况中,索引(和多索引)都是最好选择。...如果你只想检索一次数据(这种情况很少发生),查询是正确方法。否则,你一定要坚持用索引,CPU 会为此感激你。 .set_index(drop=False) 允许不删除用作索引。...nlargest 得到自杀率排前十国家和年份 在这些例子中,输出都是一样:有两个指标(国家和年份 MultiIndex DataFrame,还有包含排序后 10 个最大 suicides_sum

    1.7K30

    从小白到大师,这里有一份Pandas入门指南

    内存优化 在处理数据之前,了解数据并为数据每一选择合适类型是很重要一步。...它可以通过两种简单方法节省高达 90% 内存使用: 了解数据使用类型; 了解数据可以使用哪种类型来减少内存使用(例如,price 这一在 0 到 59 之间,只带有一位小数,使用 float64...一旦加载了数据,只要正确管理索引,就可以快速地访问数据。 访问数据方法主要有两种,分别是通过索引和查询访问。根据具体情况,你只能选择其中一种。但在大多数情况中,索引(和多索引)都是最好选择。...如果你只想检索一次数据(这种情况很少发生),查询是正确方法。否则,你一定要坚持用索引,CPU 会为此感激你。 .set_index(drop=False) 允许不删除用作索引。...nlargest 得到自杀率排前十国家和年份 在这些例子中,输出都是一样:有两个指标(国家和年份 MultiIndex DataFrame,还有包含排序后 10 个最大 suicides_sum

    1.7K30

    从小白到大师,这里有一份Pandas入门指南

    内存优化 在处理数据之前,了解数据并为数据每一选择合适类型是很重要一步。...它可以通过两种简单方法节省高达 90% 内存使用: 了解数据使用类型; 了解数据可以使用哪种类型来减少内存使用(例如,price 这一在 0 到 59 之间,只带有一位小数,使用 float64...一旦加载了数据,只要正确管理索引,就可以快速地访问数据。 访问数据方法主要有两种,分别是通过索引和查询访问。根据具体情况,你只能选择其中一种。但在大多数情况中,索引(和多索引)都是最好选择。...如果你只想检索一次数据(这种情况很少发生),查询是正确方法。否则,你一定要坚持用索引,CPU 会为此感激你。 .set_index(drop=False) 允许不删除用作索引。...nlargest 得到自杀率排前十国家和年份 在这些例子中,输出都是一样:有两个指标(国家和年份 MultiIndex DataFrame,还有包含排序后 10 个最大 suicides_sum

    1.8K11

    Axure高保真教程:日期时间下拉列表

    在系统中,我们经常会用到日期时间选择器,它同时包含了日历日期选择和时间选择,一般是下拉列表形式进行选择。今天作者就教大家如何在Axure中用中继器制作真实日期时间效果下拉列表。...根据不同条件月份要增加不同天数。那点击做双左箭头其实就是把年份-1,点击右箭头就是把年份+1。...这里要说一点是,如果切换到其他年份或者月份操作,我们要要通过更新行交互,更新一下选中,这样其他年份同一天才不会选中变色。3. 时间部分时间部分我们用两个中继器来制作。...中继器内部我们增加一个true用于记录那个未选中,如果true等于1,我们就选中该行内容。...鼠标单击时,我们用先更新所有行把true值更新为0,相当于全部取消选中,然后在用更新行交互,将当前行值更新为1。最后我们用设置文本交互,把年月日时分选中记录回显到选择即可。

    30720

    用python对汽车油耗进行数据分析(anaconda python3.6完全跑通)

    编者按:前两天我们微信发了一篇文章《用python对汽车油耗进行数据分析》,有一网友学习后用python3.6重跑了一下数据,请大家比较阅读。...pandas中Data Frame类边界方法head,查看一个很有用数据data frame中,包括每非空数量和各不同数据类型数量。...#分析汽车油耗随时间变化趋势#- 先按照年份分组grouped = vehicles.groupby('year')#- 再计算其中均值averaged= grouped['comb08',...'highway08', 'city08'].agg([np.mean])#- 为方便分析,对其进行重命名,然后创建一个‘year’包含数据data frame索引averaged.columns...in vehicles_non_hybrid_4.iterrows(): #判断每行品牌是否在此前计算unique_makes集合中,在将此布尔Blooeans添加在Booleans_mask

    99760

    Scikit-Learn教程:棒球分析 (一)

    在这里你会看到一个权衡:你需要干净数据,但你也没有大量数据其中具有相对少量。SO(Strike Outs)中有110个空,DP(Double Play)中有22个空。...1950数字不太可能与模型推断其他数据具有相同关系。 您可以通过创建基于yearID标记数据变量来避免这些问题。...使用该iterrows()方法遍历数据。runs_per_year使用年份作为关键字填充字典,并将该年份评分数作为进行填充。...添加新功能 现在您已经对分数趋势有了更好了解,您可以创建变量来指示每行数据基于特定时代yearID。您将按照与创建win_bins时相同过程进行操作。...这一次,您只需随机抽取75%数据用于train数据集,另外25%用于test数据集。创建一个列表,numeric_cols其中包含您将在模型中使用所有

    3.4K20

    excel常用操作大全

    按ctrl+f快捷搜索~ 1.如何现有单元格批量添加固定字符?...例如,在excel中输入单位的人员信息后,如果需要在原出生年份数字前再加两位数字,即在每个人出生年份前再加两位数字19,如果逐个修改太麻烦,那么我们可以使用以下方法来节省时间和精力: 1)假设年份在...在“工具”菜单中选择“选项”命令,然后选择“自定义序列”选项卡,并在输入中输入序列。请注意在序列第2项之间输入带半角符号逗号来分隔它们(例如:张三,李四,王二.)...有一个快捷方式:选择包含序列项目的单元格区域,选择工具\选项\自定义序列,单击导入将选定区域中序列项目添加到自定义序列对话中,然后按确定返回工作表,以便下次可以使用该序列项目。...选择“工具”\“选项”命令,选择“常规”项目,并使用上下箭头在“新工作簿中工作表数量”对话中更改新工作表数量。一个工作簿最多可以包含255个工作表,系统默认为6。

    19.2K10

    利用query()与eval()优化pandas代码

    : 「常规index」 对于只具有单列Index数据,直接在表达式中使用index: # 找出索引包含king记录,忽略大小写 netflix.set_index('title').query...同样从实际例子出发,同样针对「netflix」数据,我们按照一定计算方法为其新增两数据,对基于assign()方式和基于eval()方式进行比较,其中最后一是False是因为日期转换使用coerce...策略之后无法被解析日期会填充pd.NAT,而缺失之间是无法进行相等比较: # 利用assign进行新增字段计算并保存为数据 result1 = netflix.assign(years_to_now...API了,但面对eval(),还是逊色不少 DataFrame.eval()通过传入多行表达式,每行作为独立赋值语句,其中对应前面数据数据字段可以像query()一样直接书写字段名,亦可像query...,我可以在很多数据分析场景中实现0中间变量,一直链式下去,延续上面的例子,当我们新增了这两数据之后,接下来我们按顺序进行按月统计影片数量、字段重命名、新增当月数量在全部记录排名字段、排序,其中关键

    1.5K30
    领券