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

我的df中的名字分为名字、姓氏,有时还包括中间名(M)。如何在我的所有df中将它们都放在一列中?

要将名字、姓氏和中间名(M)都放在一列中,可以使用 pandas 库来处理数据框(DataFrame)。

首先,假设你的数据框名为 df,其中包含名字、姓氏和中间名(M)这三列。你可以使用 pandas 的 concat() 函数将这三列合并为一列。

下面是具体的代码示例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 假设你的数据框名为 df,包含名字、姓氏和中间名(M)这三列
# 以下是示例数据
df = pd.DataFrame({
    '名字': ['张', '李', '王'],
    '姓氏': ['三', '四', '五'],
    '中间名(M)': ['A', 'B', 'C']
})

# 使用 concat() 函数将三列合并为一列
df['全名'] = df['名字'] + ' ' + df['中间名(M)'] + ' ' + df['姓氏']

# 打印合并后的数据框
print(df)

运行以上代码,你将得到一个新的数据框 df,其中包含了名字、姓氏和中间名(M)合并后的全名列。

这里没有提及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,因为该问题与云计算领域无关。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

单列文本拆分为多列,Python可以自动化

为了自动化这些手工操作,本文将展示如何在Python数据框架中将文本拆分为列。...示例文件包含两列,一个人的姓名和出生日期。 图2 我们的任务如下: 1.把名字和姓氏分开 2.将出生日期拆分为年、月和日 让我们将数据加载到Python中。...对于了解Excel并且倾向于使用公式来解决此问题的人,第一反应可能是:好的,我将创建一个可能包含FIND函数和LEFT函数或MID函数等的公式,然后向下拖动以将其应用于所有单元格。...让我们在“姓名”列中尝试一下,以获得名字和姓氏。 图7 拆分是成功的,但是当我们检查数据类型时,它似乎是一个pandas系列,每行是包含两个单词的列表。...现在,我们可以轻松地将文本拆分为不同的列: df['名字'] = df['姓名'].str.split(',',expand=True)[1] df['姓氏'] = df['姓名'].str.split

7.1K10

R3数据结构和文件读取

)#4两个向量进行的操作,4种#(1)比较运算(逻辑比较),循环补齐,生成等长的逻辑向量(向量不一样长时,谁长取谁)(等位运算,向量长度不相等时,发生循环补齐,等位运算注意非整倍数有时会造成结果错误,如...)## [1] 0.5## 按坐标df1[2,2]## [1] "up"df1[2,]#取[行,]继承行名和列名,筛选test中,Species列的值为a或c的行,test[test$Species %...如果需要保留所有列并仅去除重复行,则可以将上述代码中的c("column_name")替换为NULL,即:df_unique df)这会返回一个去除重复行后的完整数据框df_unique...,df2)#删除多个rm(list = ls()) #删除全部,ls环境中所有变量,列出一个包里所有函数或数据jimmy m = 2){ (a+b)^m}#写函数的函数...,而矩阵只会允许一种数据类型,要改除非整个矩阵一起改## [1] 40.66667#如果要把矩阵中的字符都转换成数字,需改成数据框class(y) #字符矩阵,最后一列为字符,其余为数字字符## [1

2.8K00
  • 2023.4生信马拉松day3-数据结构

    -数据框二维数据;约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);数据框单独拿出的一列是向量,视为一个整体;-矩阵二维数据;同一列同一行都只允许一种数据类型...#看行数和列数nrow(df1) #只看行数ncol(df1) #只看列数#经常把行列搞反怎么办,跟我念三遍:row是横排成行;colum是纵队为列;rownames(df1) #看所有行名colnames...df1[,-ncol(df1)]-(3)按名字取子集df1[,"gene"] #取“gene”那一列df1[,c('gene','change')] #取“gene”那一列和“change”那一列...#例:筛选score > 0的基因df1$score #取df1中score那一列,结果为一个含四个元素的向量df1$score > 0 #运算结果是返回四个逻辑值TRUE/FALSEdf1$score...[df1$score > 0] #把score那一列中TRUE对应的元素取出来,把FALSE对应的元素去掉df1[df1$score > 0,1] #把df1中score > 0的行取出来

    1.4K00

    原来她才是维密大秀“一姐”

    ,原网页中Event和Locations列的数据格式比较复杂,有文本和超链接的多种混合形式,为了尽可能不丢失数据,我们需要多试几次,把所有pattern的xpath记录下来,以便在爬取的时候遍历它们。...Models这一列的情况更为复杂,每一年参加走秀的所有模特名字都被记录在1个单元格内,然而我们想要进行的是建立在模特个体层级上的数据分析,因此需要对模特名字的列表进行拆分,使得每一年每一个参与走秀的model...倒数三行是从网页中抓取出的特殊注解字符,删除它们即可;其他的名字查找不到的原因,经过我的排查,大部分是含有特殊字母的模特名字在两边表格中的拼写方式没有统一(比如名字中含有字母é的名字,在另外的表中用的是...e来进行拼写);好在这里没有出现大小写不统一的情况,如果有的话,先把两表中所有的名字都改成lower case,再去匹配两个表,就可以避免mismatch的情况啦。...带着这个问题我们构造了一个新的变量new_model来记录某年的某位模特是否是首次上秀,代码如下: year = list(range(1995, 2019)) #将每年走秀的所有模特名字放在一个set

    58930

    14个pandas神操作,手把手教你写代码

    当时我对项目叫什么名字并不太在乎,由于我是《蒙提·派森的飞行马戏团》的狂热爱好者,我就选择了用Python作为项目的名字。...03 Pandas的基本功能 Pandas常用的基本功能如下: 从Excel、CSV、网页、SQL、剪贴板等文件或工具中读取数据; 合并多个文件或者电子表格中的数据,将数据拆分为独立文件; 数据清洗,如去重...# 如果是CSV,使用pd.read_csv(),还支持很多类型的数据读取 这样就把数据读取到变量df中,输入df看一下内容,在Jupyter Notebook中的执行效果如图2所示。...图2 读取数据的执行效果 其中: 自动增加了第一列,是Pandas为数据增加的索引,从0开始,程序不知道我们真正的业务索引,往往需要后面重新指定,使它有一定的业务意义; 由于数据量大,自动隐藏了中间部分...df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean(1) # 返回所有行的均值,下同 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数

    3.4K20

    Python学习手册--第五部分(函数)

    ,当我们同时提供姓氏、名字和中间名时,程序正常运行。...然而并不是所有人都是有中间名的,但如果你只传入姓氏和名字的话,显然程序会报错,那该怎么办呢?...由于人都有名和姓,因此在函数定义中首先列出了这两个形参。中间名是可选的,因此在函数定义中最后列出该形参,并将其默认值设置为空字符串。 在函数体中,我们检查是否提供了中间名。...如果提供了中间名,就将名、中间名和姓合并为姓名,然后将其修改为首字母大写格式,并返回到函数调用行。在函数调用行,将返回的值存储在变量name 中;然后将这个变量的值打印出来。...结合使用位置实参和任意数量实参 如果要让函数接受不同类型的实参,必须在函数定义中将接纳任意数量实参的形参放在最后。Python先匹配位置实参和关键字实参,再将余下的实参都收集到最后一个形参中。

    72420

    从零开始的异世界生信学习 R语言部分 02 数据结构之数据框、矩阵、列表

    ## 中括号中的逗号表示维度的分隔 ## 按名字 df1[,"gene"] df1[,c('gene','change')] ## 按条件(逻辑值) df1[df1$score>0,] ## 代码思维...增加一列 在$后面写一个不存在的列名表示增加一列 df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1 #改行名和列名 rownames(df1) 的数据框中,保留test1中保留选中的name列中的所有元素,新的数据框中没有的数据显示NA,sort表示按列排序 merge(test1,test3,by.x...='name',by.y = 'NAME', all.y = TRUE,sort = T)#右连接,即新合并的数据框中,保留test3中保留选中的name列中的所有元素,新的数据框中没有的数据显示NA,...,"b","c") #加列名 m m[2,] #矩阵取子集不支持使用$ m[,1] m[2,3] m[2:3,1:2] m #矩阵中的重要函数 t(m) #行列的转置,行变列,列变行,行名和列名都跟着变换

    1.8K20

    Python 因果推断(下)

    名族是随机的。不可能争辩说加拿大人有更多的教育或经验来证明大约 5%的差异。所有的简历在质量上都是一样的,除了申请人的名字。因此,我们可以得出结论,对移民的歧视是一个真实的现象。...我们可以在回归框架中严格控制所有这些因素。我看到种族之间的变化比性别之间的变化更大。种族之间的变化看起来对实验来说过多。因此,我将按种族分解回归分析,并控制几个因素。...所有回归都呈现了对异方差性的稳健标准误差。 对于表 1、2 和 3,我们呈现了 4 个回归,以比较“加拿大人”与特定种族。逻辑是保持一个同质样本,避免可能混淆结果的种族变化。...这种模式表明,白人男性比印度人和中国姓氏的人有优势,但不包括希腊人或中国人(名字和姓氏)。这两个最后一组的系数在统计上不显着。...(孟德斯鸠,1748 年:第 II 卷,第一章) Jha & Shayo(2019)随机将 1345 名犹太以色列选民分为金融资产治疗组和对照组。

    25610

    生信技能树-R语言-day3

    将这些元素筛选出来#提示:%in%length(g %in% s) # 错误,因为%in%产生的逻辑值中,T和F都存在,所以都会被计算个数,相当于length计算的是逻辑值的个数g[g %in% s]#...3> df1[,2] # 逗号的右边的数字,取第二列[1] "up" "up" "down" "down" > df1[c(1,3),1:2] # 逗号前的第一和第三行,逗号后的第一列到第二列...$,再修改)增加一列的数据文件名$列名 = c()赋值修改后的向量($提取的是一个全新的列名,之前不存在的)修改行名rownames() = c()赋值修改后的向量 (行名都是一样的)修改其中一列的列名...colnames(文件名)[第几列]= “”赋值列的名字(每一列名字都不一样)两个数据框的连接:merge(数据框1,数据框2,by = “共同列的名字”) (有一个相同列的名字)merge(数据框...1,数据框2,by.x = “x列的名字”, by.y = “y列的名字”) (没有相同的列的名字)矩阵 新建 (不适用$提取)m = matrix(向量,nrow = 分成多少行就写几的数字 )矩阵的行

    7610

    Jelys Note之生信入门class3

    df1中的数据,c(1,3)是取第一行和第三行的数据,逗号表示维度的分割,1:2是取第一列与第二列的数据 eg....取出来的是符合条件的子集】 筛选score > 0的基因 > df1[df1$score > 0,]内容写在逗号前取子集是按行来取子集 取df1数据框中score那一列大于0的df1值如第一行、第二行...只修改某一列名:colnames(变量)[第几列]=修改值“” > colnames(df1)[2] <- "CHANGE" (5)两个数据框的连接【智能的连接】 【使用:差异分析结果,分析基因的结果,...删除全部【固定命令】> rm(list = ls()) --ls列出环境里有哪些变量 清空环境所有的变量 【课堂作业】 1.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...(test[,1]) 10.筛选test中,Species列的值为a或c的行 反选和列出所有条件 test[test$Species!

    64310

    阿榜的生信笔记3

    哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭?...变量名只起提示作用,是赋值对象 ②、由已有的数据转换或处理得到:as.data.frame() ③、读取表格文件: df2 <- read.csv("gene.csv") df2 ④、R语言内置数据:如...()读取行数、ncol()读取列数、rownames()读取行名、colnames()读取列名 3、数据框取子集 ①、$:取数据框中的某一项 #4.数据框取子集 df1$gene mean(df1$...score) ②、按坐标可以取到对应的值 ## 按坐标 df1[2,2] df1[2,] df1[,2] df1[c(1,3),1:2] ③、 按名字和按条件(逻辑值) ## 按名字 df1[,"gene..."] df1[,c('gene','change')] ## 按条件(逻辑值) df1[df1$score>0,] 大家看看这道思考题: 4、建立自己的代码思维 下图教会了我们如何优雅地去数据框的最后一列

    88200

    从零开始,教初学者如何征战Kaggle竞赛

    建立自己的环境 我强烈推荐使用 Python3.6 在 Jupyter Notebook 环境中处理任何数据科学相关的工作(其中最流行的发行版称为「Anaconda」,包括 Python、Jupyter...这也就使它们的均方差要比任何单颗树都少的多,因此减少过拟合后它们能在总体上获得更好的预测和泛化结果。...该列被分为 n 个列,每一列对应一个原始值(相当于对每个原始值的『is_value?』)。每个观察值(以前有一个分类变量的字符串值),现在在旧字符串值对应的列上有一个 1,而其他所有列上为 0。...随后,我在训练集和测试集中添加了一个新的临时列('training_set'),以便我们可以将它们连接在一起(将它们放在同一个 DataFrame 中),然后再将它们分开。...,把结果和它们各自的 Id 放在一个 DataFrame 中,并保存到 一个 CSV 文件中。

    88560

    fast.ai 机器学习笔记(一)

    - 分类器是一种预测分类变量(即分类)的方法 m.fit(df_raw.drop('SalePrice', axis=1), df_raw.SalePrice) scikit-learn 中的所有内容都具有相同的形式...如果您收集一些新的数据点,它们很可能不会在右侧图表中的那条曲线上,而是会更接近中间图表中的曲线。 这说明如何使用所有数据可能导致过拟合。验证集有助于诊断这个问题。...但它没有分开的是,如果所有变量基本上都是复制的同一个变量,那么它们看起来都同样重要,但实际上只是一个因素。 这在这里也是正确的。如果我们有一列出现两次,那么对该列进行洗牌不会使模型变得更糟。...所以实际上这并不是告诉你关于连接器系统的,而是关于其他事情。哦,嘿,这让我想起来,我们实际上还测量了其他东西。它在另一个不同的 CSV 文件中。我去拿给你。”所以它帮助你集中注意力。...因此,许多人错误地认为所有机器学习都需要独热编码。但在这种情况下,我将向您展示如何可以选择使用它,并查看它是否有时可能会改善事情。

    39010

    机器学习库:pandas

    写在开头 在机器学习中,我们除了关注模型的性能外,数据处理更是必不可少,本文将介绍一个重要的数据处理库pandas,将随着我的学习过程不断增加内容 基本数据格式 pandas提供了两种数据类型:Series...'sex': ['F', 'F', 'M', 'F']}) # 使用 merge 合并两个 DataFrame merged_df = pd.merge(df1, df2, on='name') print...(merged_df) on='name'指定函数以name这一列来合并表格 分组函数groupby 想象一个场景,一个表中每行记录了某个员工某日的工作时长,如下 import pandas as pd...在机器学习竞赛时,有时我们想删除一些无用特征,怎么实现删除无用特征的列呢?...drop删除多列 要想删除多列,仅需要将列的名字放在一个列表里 merged_df = merged_df.drop(columns=["number", "sex"]) print(merged_df

    14510

    数据分析之pandas模块

    4.2 还可以用drop(),drop系列的函数中,axis=1表示列,axis=0代表行,这和其他所有场景都是相反的 ?   4.3 上面两种清洗方法都是删除整行或者,整列,有时是不允许这样子删除。...在使用merge时,会自动根据两者相同的columns,来合并 每一列元素不要求一致 参数: how:out取并集,inner取交集 on:当两者有多列的名字相同时,我们想指定某一列进行合并,那我们就要把想指定列的名字赋给它...ww') #把列索引为‘2’这列中‘6’换成‘ww’ df.replace(to_replace={2:6,3:9},value='ww')#把列索引为2中的6和列索引为3中的9换成‘ww’ df.replace...10.2 map()中还可以跟自定义函数 ?   11,排序   使用take()函数排序,take接受一个索引列表,用数字表示,使得df会根据列表中索引的顺序进行排序 ?   ...  12,分类    分类就是把数据分为几个组,然后我可以对每个组进行操作,这和数据库分类是一样的效果。

    1.2K20

    Pandas图鉴(二):Series 和 Index

    Pandas 给 NumPy 数组带来的两个关键特性是: 异质类型 —— 每一列都允许有自己的类型 索引 —— 提高指定列的查询速度 事实证明,这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库的强大竞争者...它们还支持布尔索引(用布尔数组进行索引),如该图所示: Series.isin(), Series.between() 而可以在这张图片中看到他们是如何支持 "花式索引" 的(用整数阵列进行索引):...你逐一进行了几次查询,每次都缩小了搜索范围,但只看了列的一个子集,因为同时看到所有的一百个字段是不现实的。现在你已经找到了目标行,想看到原始表中关于它们的所有信息。一个数字索引可以帮助你立即得到它。...索引中的任何变化都涉及到从旧的索引中获取数据,改变它,并将新的数据作为一个新的索引重新连接起来。...索引有一个名字(在MultiIndex的情况下,每一层都有一个名字)。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。

    33720

    Pandas图鉴(四):MultiIndex

    Pandas 给 NumPy 数组带来的两个关键特性是: 异质类型 —— 每一列都允许有自己的类型 索引 —— 提高指定列的查询速度 事实证明,这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库的强大竞争者...这有时可能会让人恼火,但这是在有大量缺失值时给出可预测结果的唯一方法。 考虑一下下面的例子。你希望一周中的哪几天以何种顺序出现在右表中?...在极少数情况下,当移动和交换单独的level是不够的,可以通过这个纯粹的Pandas调用,一次性重新排序所有的级别: df.columns = df.columns.reorder_levels(['M...dict或者一个函数: rename 至于重命名level,它们的名字被存储在.names字段中。...一种方法是将所有不相关的列索引层层叠加到行索引中,进行必要的计算,然后再将它们解叠回来(使用pdi.lock来保持原来的列顺序)。

    62120
    领券