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从DataFrame中删除列

在操作数据的时候，DataFrame对象中删除一个或多个列是常见的操作，并且实现方法较多，然而这中间有很多细节值得关注。...如果这些对你来说都不是很清楚，建议参阅《跟老齐学Python：数据分析》中对此的详细说明。 另外的方法 除了上面演示的方法之外，还有别的方法可以删除列。...我们知道，如果用类似df.b这样访问属性的形式，也能得到DataFrame对象的列，虽然这种方法我不是很提倡使用，但很多数据科学的民工都这么干。...首先，del df['b']有效，是因为DataFrame对象中实现了__delitem__方法，在执行del df['b']时会调用该方法。但是del df.b呢，有没有调用此方法呢？...当然，并不是说DataFrame对象的类就是上面那样的，而是用上面的方式简要说明了一下原因。 所以，在Pandas中要删除DataFrame的列，最好是用对象的drop方法。

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【如何在 Pandas DataFrame 中插入一列】

然而，对于新手来说，在DataFrame中插入一列可能是一个令人困惑的问题。在本文中，我们将分享如何解决这个问题的方法，并帮助读者更好地利用Pandas进行数据处理。...为什么要解决在Pandas DataFrame中插入一列的问题？ Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构，由行和列组成，类似于Excel中的表格。...解决在DataFrame中插入一列的问题是学习和使用Pandas的必要步骤，也是提高数据处理和分析能力的关键所在。 在 Pandas DataFrame 中插入一个新列。...不同的插入方法： 在Pandas中，插入列并不仅仅是简单地将数据赋值给一个新列。...axis=1) print(result) 这里我们使用concat函数将两个DataFrame沿着列方向连接，创建了一个新的DataFrame。

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    Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

    ； 生成一个随机数数组； 将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...arr = np.concatenate((random_array, values_array), axis=1) 最后一行代码使用 numpy 库中的 concatenate () 函数将前面得到的两个数组沿着第二轴...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

    7.6K00

    MySql中应该如何将多行数据转为多列数据

    在 MySQL 中，将多行数据转为多列数据一般可以通过使用 PIVOT（也称为旋转表格）操作来实现。但是，MySQL 并没有提供原生的 PIVOT 操作。...； 使用 MAX() 函数筛选出每个分组中的最大值，并命名为对应的课程名称； 将结果按照学生姓名进行聚合返回。...方法二：使用 GROUP_CONCAT 函数 除了第一种方法，也可以使用 GROUP_CONCAT() 函数和 SUBSTRING_INDEX() 函数快速将多行数据转为多列数据。...score 合并成一个字符串； 使用 SUBSTRING_INDEX() 函数截取合并后的字符串中需要的值，并进行命名； 将结果按照学生姓名进行聚合返回。...总结 以上两种实现方法都能够将 MySQL 中的多行数据转为多列数据。

    3.9K30

    python读取json文件转化为list_利用Python解析json文件

    我们可以先把它拆掉，然后转化成一个DataFrame： load_dict = load_dict['mainData'] #拆第一层花括号 data_raw = pd.DataFrame(columns...=load_dict.keys()) data_raw = data_raw.append(load_dict,ignore_index=True) 接下来，我们要做的就是把每一列中，格式为dict和list...对dict的第一层key进行循环 list2=[j[i] for j in df[col_name]] # 存储对应上述key的value至列表推导式 df[i]=list2 # 存储到新的列中 df.drop...(col_name,axis=1,inplace=True) # 删除原始列 return df ### 遍历整个dataframe，处理所有值类型为dict的列 def json_parse(df):...总结一下，解析json的整体思路就是 ①将json读入python转化为dict格式 ②遍历dict中的每一个key，将key作为列名，对应的value作为值 ③完成②以后，删除原始列，只保留拆开后的列

    8.2K30

    Power Query极致应用：商品分拣效率提升一倍

    直接拆箱分到店铺 这种操作方式叫做越库。...[数量]}添加自定义列将两个查询中的数量全部展开为1，装箱单行数与分货单行数即可保持一致，即行数都等于货物的数量。这也是本文唯一使用的复杂公式。 {1.....[数量]} 展开上述自定义列后，再次添加自定义列，数值都为1即可，这里对原数量拆分到了多行。 分拆行的查询 3....装箱单排序 分货单排序 两个查询分别添加索引列，并按索引将两个查询合并，合并后的查询在装箱单界面只展开“店铺”列。 添加索引 按索引合并查询 展开店铺列 4....汇总数据 ---- 使用分组功能，对数据进行汇总 分组依据 分组结果 这样，将查询上载到Excel当中，物流中心打印出来，即可拆一箱，分拣到店铺一箱，无需上架。

    1.3K40

    AI办公自动化：Excel表格数据批量整理分列

    工作任务：下面表格中的，、分开的内容进行批量分列 在chatgpt中输入提示词： 你是一个Python编程专家，完成一个脚本编写任务，具体步骤如下： 读取Excel文件：""F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析...\AI_Industry_Analysis - 副本.xlsx"" 读取A列单元格内容，删除单元格内容后面的数字，比如:单元格内容为“公司公告，国海证券研究所 61”，删除“61”； 对单元格内容进行分拆...”； 单元格分拆完成后，把所有分拆出去的单元格内容追加到A列当前内容的后面； 然后对A列数据进行分类汇总，汇总方式为计数，分类汇总结果保存到Excel文件：F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\AI行业数据来源...用于存储拆分后的内容 split_df = pd.DataFrame(split_data) # 将拆分后的内容合并回第一列 http://logging.info("合并拆分后的内容到第一列") df...://logging.info("将拆分后的内容追加到第一列当前内容的后面") df_expanded = pd.DataFrame() df_expanded[first_column_name] =

    1.2K10

    服饰订单自动按照尺码和店铺级别分货到店

    工厂将货品生产后，发货到零售公司物流中心，商品部/货品部制作分货单将货品按尺码分配到各个店铺，基本原则是大店/销售好的店铺得到最好的货品资源，给予最充足的货量。...一份到货分货条件，当该款货品到货12件以内时，只分到一家店铺；到货12-24件时分到2家店铺，以此类推。...1.将订单、分货级别和分货基础原则(店铺区间）导入Power Query 导入数据 2.对订单进行分拆 分拆的步骤可直接使用交互界面，为说明前后顺序，我使用高级编辑器对关键环节添加了注释（见"//"行...= Table.RemoveColumns(分货店铺数,{"订单数量"}), //逆透视列，将尺码变为竖排 逆透视列 = Table.UnpivotOtherColumns(删除的列,...这个货订单47件，按照条件优先分给了前4家店铺；并且A店分到的数量最多。

    1.1K10

    MYSQl规范

    大事物，大批量 varchar是变长存储的，所以实际开发中我们一般都把varchar的宽度设为最长255，反正你没用完它也不会浪费空间。...避免使用NULL字段 NULL字段很难查询优化 NULL字段的索引需要额外空间 NULL字段的复合索引无效 少用text/blob varchar的性能会比text高很多 实在避免不了blob，请拆表...where age +1 = 10; 不用外键，请由程序保证约束 sql语句尽可能简单 一条sql只能在一个cpu运算 大语句拆小语句，减少锁时间 一条大sql可以堵死整个库 简单的事务，事务时间尽可能短...join 库名，表名，列名必须用小写，采用下划线分隔 abc，Abc，ABC都是给自己埋坑 库名，表名，列名必须见名知义，长度不要超过32字符 tmp，wushan谁TM知道这些库是干嘛的 建议将大字段...，访问频度低的字段拆分到单独的表中存储，分离冷热数据 禁止在where条件列使用函数或者表达式 禁止大表JOIN和子查询

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    RFM会员价值度模型

    使用dropna丢弃缺失值后的dataframe代原来sheet_datas中的dataframe 使用each_data[each_data['订单金额']>1]来过滤出包含订单金额>1的记录数，然后替换原来...sheet_datas中的dataframe 最后一行代码的目的是在每个年份的数据中新增一列max_year_date，通过each_data['提交日期'].max()获取一年中日期的最大值，这样方便后续针对每年的数据分别做...汇总所有数据  汇总所有数据: 将4年的数据使用pd.concat方法合并为一个完整的dataframe data_merge，后续的所有计算都能基于同一个dataframe进行，而不用写循环代码段对每个年份的数据单独计算...F和M的规则是值越大，等级越高 而R的规则是值越小，等级越高，因此labels的规则与F和M相反 在labels指定时需要注意，4个区间的结果是划分为3份  将3列作为字符串组合为新的分组 代码中，先针对...3列使用astype方法将数值型转换为字符串型 然后使用pandas的字符串处理库str中的cat方法做字符串合并，该方法可以将右侧的数据合并到左侧 再连续使用两个str.cat方法得到总的R、F、M字符串组合

    1.4K10

    数据分析利器 pandas 系列教程（二）：强大的 DataFrame

    在上一篇文章 数据分析利器 pandas 系列教程（一）：从 Series 说起 中：详细介绍了 pandas 基础数据结构 Series，今天说说另一种数据结构 DataFrame。 ?...的常见方式 同 series 一样，dataframe 也有 index，不同的是，series 除了 index，只有一列，而 dataframe 通常有很多列，比如上面的 dataframe 就有四列...，而且都有名字：name、sex、course、grade，通过这些名字，可以索引到某一列，这些名字称为列（索引），因此，在 dataframe，我更愿意将 index 称为行索引，以此和列索引区分开。...({'name':names,'sex':sexs,'course':courses,'grade':grades}) 打印结果就是文章开头那个 dataframe，这种创建方式可以划分到 按列的方式创建...至此，pandas 中两种基本数据结构说完了，下一篇来谈谈 pandas 中各种读写文件函数的坑。

    1.5K30

    C语言经典100例002-将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中

    系列文章《C语言经典100例》持续创作中，欢迎大家的关注和支持。...喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦～ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注：计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据...，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S S H H H H 则字符串中的内容是：WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照列数进行...，第二层循环按照行数 然后依次提出每一列的字符 3 代码 为了熟悉二维数组的指针表示，部分代码给出了数组表示和指针表示 #include #include #define...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S

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    数据导入与预处理-第6章-02数据变换

    等宽法 等宽法将属性的值域从最小值到最大值划分成具有相同宽度的区间，具体划分多少个区间由数据本身的特点决定，或者由具有业务经验的用户指定 等频法 等频法将相同数量的值划分到每个区间，保证每个区间的数量基本一致...等宽法会不均匀地将属性值分到各个区间，导致有些区间包含较多数据，有些区间包含较少数据，不利于挖掘后期决策模型的建立。 2.1.3 数据泛化处理（分层） 数据泛化处理指用高层次概念取代低层次概念的数据。...2.2 轴向旋转（6.2.2 ） 掌握pivot()和melt()方法的用法，可以熟练地使用这些方法实现轴向旋转操作 2.2.1 pivot方法 pivot()方法用于将DataFrame类对象的某一列数据转换为列索引...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...',values='价格(元)') new_df 输出为： 2.2.2 melt方法 melt()是pivot()的逆操作方法，用于将DataFrame类对象的列索引转换为一行数据。

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