(40,100) for i in range(60)]).reshape(20,3),columns=["语文","数学","英语"])
df['总成绩'] = df.sum(axis=1)
df
添加一列条件列...,具体不在这讲了,今天讲一下用python怎么实现该功能,总共五种(三大类:映射+numpy+pandas分箱)方法,提前预告下,最后一种数据分箱是与excel 中的 lookup最像的
方法一:映射...这个函数依次接受三个参数:条件;如果条件为真,分配给新列的值;如果条件为假,分配给新列的值
# np.where(condition, value if condition is true, value...# 在conditions列表中的第一个条件得到满足,values列表中的第一个值将作为新特征中该样本的值,以此类推
df6 = df.copy()
conditions = [
(df6['...长度要与分箱个数一致,比如“ bins”=[1、2、3、4]表示(1,2],(2,3],(3,4]一共3个区间,则labels的长度也就是标签的个数也要是3
如果为False,则仅返回分箱的整数指示符,即x中的数据在第几个箱子里