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

基于其他列中文本字符串的开头创建新的pandas列

在Pandas中,可以使用str.startswith()方法基于其他列中的文本字符串开头创建新的列。该方法用于检查字符串是否以指定的前缀开头,并返回一个布尔值。

以下是一个示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris'],
        'Country': ['USA', 'UK', 'France']}

df = pd.DataFrame(data)

# 基于Name列的开头创建新的列
df['Name_StartsWith_J'] = df['Name'].str.startswith('J')

print(df)

输出结果:

代码语言:txt
复制
   Name      City Country  Name_StartsWith_J
0  John  New York     USA               True
1 Alice    London      UK              False
2   Bob     Paris  France              False

在上述示例中,我们基于Name列的开头创建了一个新的列Name_StartsWith_J。如果Name列中的字符串以字母'J'开头,则新列中的值为True,否则为False。

这是一个简单的示例,你可以根据实际需求和数据进行相应的修改和扩展。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Excel与pandas:使用applymap()创建复杂计算

标签:Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas创建计算,并讲解了一些简单示例。...通过将表达式赋值给一个(例如df['new column']=expression),可以在大多数情况下轻松创建计算。然而,有时我们需要创建相当复杂计算,这就是本文要讲解内容。...图1 创建一个辅助函数 现在,让我们创建一个取平均值函数,并将其处理/转换为字母等级。 图2 现在我们要把这个函数应用到每个学生身上。那么,在中对每个学生进行循环?不!...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于或整个数据框架简单方法,就是.applymap()方法,这有点类似于map()函数作用。...注意下面的代码,我们只在包含平均值上应用函数。因为我们知道第一包含字符串,如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数,可能会遇到错误。

3.9K10
  • 如何在 Pandas创建一个空数据帧并向其附加行和

    Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中data.frame。最常用熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中。...在教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中,我们创建了一个空数据帧。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和

    27330

    如何用 Python 执行常见 Excel 和 SQL 任务

    你可以复制一组由公式呈现单元格,并将其粘贴为值,你可以使用格式选项快速切换数字,日期和字符串。 有时候,在 Python 中切换一种数据类型为其他数据类型并不容易,但当然有可能。...在 SQL 中,这是通过混合使用 SELECT 和不同其他函数实现,而在 Excel 中,可以通过拖放数据和执行过滤器来实现。 你可以使用 Pandas 库不同方法或查询快速过滤。...我们为一个 dataframe 分配一个布尔索引过滤器,这个方法基本上就是说「创建一个人均 GDP 超过 50000 dataframe」。现在我们可以显示gdp50000。 ?...有12个国家 GDP 超过 50000! 选择属于以 s 开头国家行。 现在可以显示一个 dataframe,其中只包含以 s 开头国家。...现在过滤以「S」开头 或人均 GDP 超过 50000 国家。 ? ? 我们正在努力处理 Pandas过滤视图。

    10.8K60

    Python数据分析实战之数据获取三大招

    如果该文件不存在,创建新文件。 a 打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件结尾。也就是说,内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。...如果该文件已存在,文件指针将会放在文件结尾。也就是说,内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。 ab+ 以二进制格式打开一个文件用于追加。...2、Python基于文件对象分为3种方法 hon基于文件对象分为3种方法 Methods Describe Return read 读取文件中全部数据,直到到达定义size字节数上限 内容字符串,所有行合并为一个字符串...pandas不仅可以读取open()函数所读取文本文件及其他各类文件,最重要pandas读取结果为DataFrame数据框,后续数据处理更为方便。...{‘foo’ : [1, 3]} -> 将1,3合并,并给合并后起名为"foo" 2、常见问题 路径内有中文csv >>> import pandas as pd >>> #df=pd.read_csv

    6.5K30

    Python数据分析实战之数据获取三大招

    如果该文件不存在,创建新文件。 a 打开一个文件用于追加。如果该文件已存在,文件指针将会放在文件结尾。也就是说,内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。...如果该文件已存在,文件指针将会放在文件结尾。也就是说,内容将会被写入到已有内容之后。如果该文件不存在,创建新文件进行写入。 ab+ 以二进制格式打开一个文件用于追加。...2、Python基于文件对象分为3种方法 hon基于文件对象分为3种方法 Methods Describe Return read 读取文件中全部数据,直到到达定义size字节数上限 内容字符串,所有行合并为一个字符串...pandas不仅可以读取open()函数所读取文本文件及其他各类文件,最重要pandas读取结果为DataFrame数据框,后续数据处理更为方便。...{‘foo’ : [1, 3]} -> 将1,3合并,并给合并后起名为"foo" 2、常见问题 路径内有中文csv >>> import pandas as pd >>> #df=pd.read_csv

    6.1K20

    用Python执行SQL、Excel常见任务?10个方法全搞定!

    你可以复制一组由公式呈现单元格,并将其粘贴为值,你可以使用格式选项快速切换数字,日期和字符串。 有时候,在 Python 中切换一种数据类型为其他数据类型并不容易,但当然有可能。...在 SQL 中,这是通过混合使用 SELECT 和不同其他函数实现,而在 Excel 中,可以通过拖放数据和执行过滤器来实现。 你可以使用 Pandas 库不同方法或查询快速过滤。...我们为一个 dataframe 分配一个布尔索引过滤器,这个方法基本上就是说「创建一个人均 GDP 超过 50000 dataframe」。现在我们可以显示gdp50000。 ?...有12个国家 GDP 超过 50000! 选择属于以 s 开头国家行。 现在可以显示一个 dataframe,其中只包含以 s 开头国家。...现在过滤以「S」开头 或人均 GDP 超过 50000 国家。 ? ? 我们正在努力处理 Pandas过滤视图。

    8.3K20

    Python处理Excel数据方法

    Python处理Excel数据方法 电子表格格式 1.使用 xlrd 来处理; 2.使用 xlwt 来处理; 3.使用 openpyxl 来处理; 4.使用Pandas库来处理excel数据 其他...xls格式是Excel2003版及其以前版本所生成文件格式。 其最大特点就是:仅有65536行、256。因此规模过大数据不可以使用xls格式读写。...sheet = book.sheet_by_name(u'Sheet1') # 通过名称获取 u表示后面字符串以 Unicode 格式 进行编码,一般用在中文字符串前面,以防乱码 # 获取行数和数...import xlwt myWorkbook = xlwt.Workbook() # 创建Excel工作薄 若要写入中文则添加参数encoding = 'utf-8' sheet = myWorkbook.add_sheet...for i in cell: for j in i: print(j.value) # openpyxl读取excel文件 book = openpyxl.Workbook() # 创建工作簿 如果写入中文为乱码

    5.1K40

    pandas入门教程

    具有行列标签任意矩阵数据(均匀类型或不同类型) 任何其他形式观测/统计数据集。 由于这是一个Python语言软件包,因此需要你机器上首先需要具备Python语言环境。...注:在0.20.0版之前,还有一个三维数据结构,名称为Panel。这也是pandas库取名原因:pan(el)-da(ta)-s。但这种数据结构由于很少被使用到,因此已经被废弃了。...请注意: DataFrame不同可以是不同数据类型 如果以Series数组来创建DataFrame,每个Series将成为一行,而不是一 例如: ? df4输出如下: ?...忽略无效值 我们可以通过pandas.DataFrame.dropna函数抛弃无效值: ? 注:dropna默认不会改变原先数据结构,而是返回了一个数据结构。...处理字符串 数据中常常牵涉到字符串处理,接下来我们就看看pandas对于字符串操作。 Seriesstr字段包含了一系列函数用来处理字符串。并且,这些函数会自动处理无效值。

    2.2K20

    Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

    Pandas基于Numpy专业数据分析工具,可以灵活高效处理各种数据集,也是我们后期分析案例神器。...,都是基于这些表和进行操作(关于Pandas和Excel形象关系,这里推荐我好朋友张俊红写《对比EXCEL,轻松学习Python数据分析》)。...03 创建、读取和存储 1、创建Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢? ?...1、增 增加一,用df['列名'] = 形式,在原数据基础上赋值即可: ?...只需要选中访客数所在,然后加上10000即可,pandas自动将10000和每一行数值相加,针对单个值其他运算(减乘除)也是如此。 之间运算语句也非常简洁。

    1.8K30

    Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

    Pandas基于Numpy专业数据分析工具,可以灵活高效处理各种数据集,也是我们后期分析案例神器。...,都是基于这些表和进行操作(关于Pandas和Excel形象关系,这里推荐我好朋友张俊红写《对比EXCEL,轻松学习Python数据分析》)。...03 创建、读取和存储 1、创建Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢? ?...1、增 增加一,用df['列名'] = 形式,在原数据基础上赋值即可: ?...只需要选中访客数所在,然后加上10000即可,pandas自动将10000和每一行数值相加,针对单个值其他运算(减乘除)也是如此。 之间运算语句也非常简洁。

    2K12

    Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

    Pandas基于Numpy专业数据分析工具,可以灵活高效处理各种数据集,也是我们后期分析案例神器。...,都是基于这些表和进行操作(关于Pandas和Excel形象关系,这里推荐我好朋友张俊红写《对比EXCEL,轻松学习Python数据分析》)。...03 创建、读取和存储 1、创建Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢? ?...1、增 增加一,用df['列名'] = 形式,在原数据基础上赋值即可: ?...只需要选中访客数所在,然后加上10000即可,pandas自动将10000和每一行数值相加,针对单个值其他运算(减乘除)也是如此。 之间运算语句也非常简洁。

    1.4K40

    Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

    Pandas基于Numpy专业数据分析工具,可以灵活高效处理各种数据集,也是我们后期分析案例神器。...,都是基于这些表和进行操作(关于Pandas和Excel形象关系,这里推荐我好朋友张俊红写《对比EXCEL,轻松学习Python数据分析》)。...03 创建、读取和存储 1、创建Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢? ?...1、增 增加一,用df['列名'] = 形式,在原数据基础上赋值即可: ?...只需要选中访客数所在,然后加上10000即可,pandas自动将10000和每一行数值相加,针对单个值其他运算(减乘除)也是如此。 之间运算语句也非常简洁。

    1.7K30

    一文带你快速入门Python | 初识Pandas

    Pandas基于Numpy专业数据分析工具,可以灵活高效处理各种数据集,也是我们后期分析案例神器。...,都是基于这些表和进行操作(关于Pandas和Excel形象关系,这里推荐我好朋友张俊红写《对比EXCEL,轻松学习Python数据分析》)。...03 创建、读取和存储 1、创建Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢? ?...1、增 增加一,用df['列名'] = 形式,在原数据基础上赋值即可: ?...只需要选中访客数所在,然后加上10000即可,pandas自动将10000和每一行数值相加,针对单个值其他运算(减乘除)也是如此。 之间运算语句也非常简洁。

    1.3K01

    Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

    Pandas基于Numpy专业数据分析工具,可以灵活高效处理各种数据集,也是我们后期分析案例神器。...,都是基于这些表和进行操作(关于Pandas和Excel形象关系,这里推荐我好朋友张俊红写《对比EXCEL,轻松学习Python数据分析》)。...03 创建、读取和存储 1、创建Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢? ?...1、增 增加一,用df['列名'] = 形式,在原数据基础上赋值即可: ?...只需要选中访客数所在,然后加上10000即可,pandas自动将10000和每一行数值相加,针对单个值其他运算(减乘除)也是如此。 之间运算语句也非常简洁。

    1.3K21

    Pandas 学习手册中文第二版:1~5

    创建一个新笔记,请转到“新笔记 -> Python3”: 将在浏览器选项卡中创建一个笔记本页面。 其名称将为无标题: 笔记包含一个准备好输入 Python 代码单元。...DataFrame: pandas 不知道文件中第一是日期,并且已将Date字段内容视为字符串。...由于在创建时未指定索引,因此 Pandas 创建了一个基于RangeIndex标签,标签开头为 0。 数据在第二中,由值1至5组成。 数据列上方0是该名称。...然后,pandasSeries与副本DataFrame对齐,并将其添加为名为RoundedPrice将添加到索引末尾。 .insert()方法可用于在特定位置添加。...下面的代码创建了一个DataFrame,其中包含了四舍五入价格。

    8.3K10

    Pandas 秘籍:1~5

    不一定是这种情况,因为这些可能包含整数,布尔值,字符串其他甚至更复杂 Python 对象(例如列表或字典)混合物。 对象数据类型是 Pandas 无法识别为其他任何特定类型全部内容。...随着 Pandas 越来越大,越来越流行,事实证明,对象数据类型对于具有字符串所有来说太通用了。 Pandas 创建了自己分类数据类型,以处理具有固定数量可能值字符串(或数字)。...通常,这些将从数据集中已有的先前列创建Pandas 有几种不同方法可以向数据帧添加。 准备 在此秘籍中,我们通过使用赋值在影片数据集中创建,然后使用drop方法删除。...操作步骤 创建最简单方法是为其分配标量值。 将名称作为字符串放入索引运算符。 让我们在电影数据集中创建has_seen以指示我们是否看过电影。 我们将为每个值分配零。...Pandas 还有 NumPy 中不提供其他分类数据类型。 当转换为category时,Pandas 内部会创建从整数到每个唯一字符串映射。 因此,每个字符串仅需要在内存中保留一次。

    37.5K10

    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

    PyCon 2019,Pandas 数据科学最佳实践 本文基于 Kevin 于 2019 年 7 月推出最新视频教程,汇总了他 5 年来最喜欢 25 个 pandas 操作技巧,希望大家喜欢。...目录 查看 pandas 及其支持项版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多 把 Series 里列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合输出结果 选择行与 重塑多重索引 Series 创建透视表...还可以使用 exclude 关键字排除指定数据类型。 ? 7. 把字符串转换为数值 再创建一个 DataFrame 示例。 ?...把字符串分割为多 创建一个 DataFrame 示例。 ? 把姓名列分为姓与名两,用 str.split() 方法,按空格分割,并用 expand 关键字,生成一个 DataFrame。 ?

    7.1K20
    领券