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

添加一个数据框长度的year列

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保你已经导入了所需的库,例如pandas。
  2. 假设你有一个名为df的数据框,其中包含了一列名为data的日期数据。你可以使用pandas的to_datetime函数将该列转换为日期类型:
代码语言:txt
复制
df['data'] = pd.to_datetime(df['data'])
  1. 接下来,你可以使用pandas的dt属性来访问日期的年份,并将其赋值给一个新的列名为year:
代码语言:txt
复制
df['year'] = df['data'].dt.year
  1. 最后,你可以使用pandas的apply函数将数据框的长度应用到year列上,创建一个新的列名为year_length:
代码语言:txt
复制
df['year_length'] = df['year'].apply(lambda x: len(str(x)))

这样,你就成功地添加了一个数据框长度的year列。该列包含了每个年份的长度(位数)。你可以根据具体的需求进一步处理该列的数据。

请注意,以上答案中没有提及任何特定的云计算品牌商,如腾讯云。如果需要了解腾讯云相关产品和产品介绍,建议访问腾讯云官方网站或进行相关搜索。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

seaborn可视化数据多个元素

seaborn提供了一个快速展示数据库中元素分布和相互关系函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据中值为数字元素,通过方阵形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个元素分布情况...,剩余空间则展示每两个元素之间关系,基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据3元素进行可视化,对角线上,以直方图形式展示每元素分布,而关于对角线堆成上,下半角则用于可视化两之间关系,默认可视化形式是散点图,该函数常用参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据中所有的数值进行可视化,通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化,用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数,可以同时展示数据多个数值型元素关系,在快速探究一组数据分布时,非常好用。

5.2K31

【Python】基于某些删除数据重复值

subset:用来指定特定,根据指定数据去重。默认值为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复值') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...结果和按照某一去重(参数为默认值)是一样。 如果想保留原始数据直接用默认值即可,如果想直接在原始数据删重可设置参数inplace=True。...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新数据。 想要根据更多数去重,可以在subset中添加。...如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号中文章【Python】基于多组合删除数据重复值。 -end-

19.5K31
  • Excel公式技巧73:获取一长度最大数据

    在《Excel公式技巧72:获取一中单元格内容最大长度》中,我们使用一个简单数组公式: =MAX(LEN(B3:B12)) 获取一中单元格内容最长文本长度值。...那么,这个最长文本是什么呢?我们如何使用公式获取长度最长文本数据值?有了前面的基础后,这不难实现。...图1 我们已经知道,公式中: MAX(LEN(B3:B12)) 得到单元格区域中最长单元格长度值:12 公式中: LEN(B3:B12) 生成由单元格区域中各单元格长度值组成数组: {7;6;4...;5;12;6;3;6;1;3} 将上述结果作为MATCH函数参数,找到最大长度值所在位置: MATCH(MAX(LEN(B3:B12)),LEN(B3:B12),0) 转换为: MATCH(12,...“数据”,则公式如下图2所示。

    6K10

    Python基于Excel多长度不定数据怎么绘制折线图?

    本文介绍基于Python语言,读取Excel表格数据,并基于给定行数范围内指定数据,绘制多条曲线图,并动态调整图片长度方法。  首先,我们来明确一下本文需求。...现有一个.csv格式Excel表格文件,其第一为表示时间数据,而靠后几列,也就是下图中紫色区域内,则是表示对应日期属性数据;如下图所示。  ...其中,第一一个表示时间、循环增长,其数值从2023001开始,到2023365结束,然后会继续再从2023001开始,以此类推;并且每一个循环中,有些日期可能会缺失,即并不是每天都有数据。  ...我们现在希望,对于给定行数起始值与结束值(已知这个起始值与结束值对应第一数据,肯定是一个完整时间循环),基于表格中后面带有数据几列(也就是上图中紫色区域内数据),绘制曲线图;并且由于这几列数据所表示含义不同...其中,我们希望具体绘制结果如下图所示。  可以看到,横坐标就是表示时间数据,纵坐标就是那几列含有数据;此外,还需要注意,前面也提到了,时间数据是不断循环,而每一个循环中时间数量是不确定

    9310

    Python基于Excel多数据绘制动态长度折线图

    本文介绍基于Python语言,读取Excel表格数据,并基于给定行数范围内指定数据,绘制多条曲线图,并动态调整图片长度方法。   首先,我们来明确一下本文需求。...现有一个.csv格式Excel表格文件,其第一为表示时间数据,而靠后几列,也就是下图中紫色区域内,则是表示对应日期属性数据;如下图所示。   ...其中,第一一个表示时间、循环增长,其数值从2023001开始,到2023365结束,然后会继续再从2023001开始,以此类推;并且每一个循环中,有些日期可能会缺失,即并不是每天都有数据。   ...我们现在希望,对于给定行数起始值与结束值(已知这个起始值与结束值对应第一数据,肯定是一个完整时间循环),基于表格中后面带有数据几列(也就是上图中紫色区域内数据),绘制曲线图;并且由于这几列数据所表示含义不同...可以看到,横坐标就是表示时间数据,纵坐标就是那几列含有数据;此外,还需要注意,前面也提到了,时间数据是不断循环,而每一个循环中时间数量是不确定

    15210

    【Python】基于多组合删除数据重复值

    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值,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值问题。 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。...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复值') #把路径改为数据存放路径 df =...打印原始数据行数: print(df.shape) 得到结果: (130, 3) 由于每两行中有一行是重复,希望数据处理后得到一个65行3去重数据。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希错误。 三、把代码推广到多 解决多组合删除数据中重复值问题,只要把代码中取两代码变成多即可。

    14.7K30

    R 茶话会(七:高效处理数据

    前言 这个笔记起因是在学习DataExplorer 包时候,发现: 这我乍一看,牛批啊。这语法还挺长见识。 转念思考了一下,其实目的也就是将数据指定转换为因子。...换句话说,就是如何可以批量数据指定行或者进行某种操作。...(这里更多强调是对原始数据直接操作,如果是统计计算直接找summarise 和它小伙伴们,其他玩意儿也各有不同,掉头左转: 34....R 数据整理(六:根据分类新增列种种方法 1.0) 其实按照我思路,还是惯用循环了,对数据列名判断一下,如果所取数据中,就修改一下其格式,重新赋值: data(cancer, package...比如我数据里,只有一个分类数据,对其取反取数更加容易。

    1.5K20

    IDA反汇编EXE添加一个启动时消息

    IDA反汇编EXE添加一个启动时消息 上一篇文章介绍了用OD反汇编EXE添加一个启动时消息,这篇文章也是实现同样效果,这边主要思路还是将其反汇编得到汇编代码后,然后手动修改他逻辑首先跳转到弹区域再跳转回来去执行原来代码...,相关工具有IDA,以及要修改一个xp系统自带扫雷软件。...我们转移到Hex View-1窗口,然后往下找到一块00位置,都是在文件末尾区域,我们右击有一个与IDA -ViewA同步选项也要勾上,这样我们就可以在打开IDA代码窗口区域同步到这块地址了。...在这里我们输入刚才转换HEX编码,注意MessageBoxW是使用两个字节UTF-8编码,不能直接使用一个字节ASCII编码值,所以刚才我们编写54 69 74 6C 65要写成54 00 69...,另外在最初我们还添加一个本地名字loc_01003E28,我们还需要追加一个jmp loc_01003E28。

    1.3K20

    OD反汇编EXE添加一个启动时消息

    OD反汇编EXE添加一个启动时消息 最近有一个要修改PE文件需求,就先从EXE文件下手吧,我也是初学一个小时而已,不过之前接触过一点汇编罢了,这篇文章算是个DEMO,主要思路是将其反汇编得到汇编代码后...,然后手动修改他逻辑首先跳转到弹区域再跳转回来去执行原来代码,相关工具有ollydbg,以及要修改一个xp系统自带扫雷软件,还有参考文章,都会在文末给出。...,多输入几个0点击搜索即可,因为在扫雷中前边也有一堆00数据段,我们可以使用Ctrl + L,不断搜索下一个。...这样弹出消息部分就完成了,四个push加一个call就是弹消息,中间两个push第一个就是传标题第二个就是传内容,现在我们依旧再写两行语句进行占位,这主要是为了后边启动逻辑方面用,也就是为了最初时候我们复制启动时定位那两行使用...同样空几行位置,在01004AE3添加一个Hello World。 ? ?

    1.2K20

    学徒讨论-在数据里面使用每平均值替换NA

    最近学徒群在讨论一个需求,就是用数据每一平均数替换每一NA值。但是问题提出者自己代码是错,如下: ? 他认为替换不干净,应该是循环有问题。...#我好像试着写出来了,上面的这个将每一NA替换成每一平均值。 #代码如下,请各位老师瞅瞅有没有毛病。...:我是这么想,也不知道对不对,希望各位老师能指正一下:因为tmp数据中,NA个数不唯一,我还想获取他们横坐标的话,输出结果就为一个list而不是一个数据了。...所以我在全局环境里面设置了一个list,然后每一占据了list一个元素位置。list每个元素里面包括了NA横坐标。...,就数据长-宽转换!

    3.6K20

    R语言第二章数据处理⑤数据转化和计算目录正文

    正文 本篇描述了如何计算R中数据并将其添加数据中。一般使用dplyr R包中以下R函数: Mutate():计算新变量并将其添加数据表中。 它保留了现有的变量。...同时还有mutate()和transmutate()三个变体来一次修改多个: Mutate_all()/ transmutate_all():将函数应用于数据每个。...Mutate_at()/ transmutate_at():将函数应用于使用字符向量选择特定 Mutate_if()/ transmutate_if():将函数应用于使用返回TRUE谓词函数选择...mutate:通过保留现有变量来添加新变量,通过保留现有添加(sepal_by_petal): library(tidyverse) my_data <- as_tibble(iris) my_data...tbl:一个tbl数据 funs:由funs()生成函数调用列表,或函数名称字符向量,或简称为函数。predicate:要应用于或逻辑向量谓词函数。

    4.1K20

    不再纠结,一文详解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()。...不同是applymap()将传入函数等作用于整个数据中每一个位置元素,因此其返回结果形状与原数据一致。...可以看到每一个结果都是一个二元组,元组一个元素是对应这个分组结果分组组合方式,第二个元素是分组出子集数据,而对于DataFrame.groupby()得到结果。...注意这里year、gender是以索引形式存在,想要把它们还原回数据,使用reset_index(drop=False)即可: ?...聚合数据数据进行聚合时因为有多,所以要使用字典方式传入聚合方案: data.agg({'year': ['max','min'], 'count': ['mean','std']}) ?

    5K10

    不再纠结,一文详解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()。...有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多数据情况,在apply()中同时输出多时实际上返回一个Series,这个Series中每个元素是与apply()中传入函数返回值顺序对应元组...不同是applymap()将传入函数等作用于整个数据中每一个位置元素,因此其返回结果形状与原数据一致。...'].max() 注意这里year、gender是以索引形式存在,想要把它们还原回数据,使用reset_index(drop=False)即可: 结合apply() 分组后结果也可以直接调用...data['count'].agg(['min','max','median']) 聚合数据数据进行聚合时因为有多,所以要使用字典方式传入聚合方案: data.agg({'year'

    5.3K30

    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...将传入函数等作用于整个数据中每一个位置元素,因此其返回结果形状与原数据一致,譬如下面的简单示例,我们把婴儿姓名数据中所有的字符型数据消息小写化处理,对其他类型则原样返回: def lower_all_string...可以看到每一个结果都是一个二元组,元组一个元素是对应这个分组结果分组组合方式,第二个元素是分组出子集数据,而对于DataFrame.groupby()得到结果,主要可以进行以下几种操作: ●...注意这里year、gender是以索引形式存在,想要把它们还原回数据,使用reset_index(drop=False)即可: ?...● 聚合数据   对数据进行聚合时因为有多,所以要使用字典方式传入聚合方案: data.agg({'year': ['max','min'], 'count': ['mean','std']})

    5K60

    利用artDialog给网站添加一个能显示搜索来路和关键词欢迎

    当我拿到这个问题时,我就有了一个想法:当用户从搜索引擎通过搜索词打开你博客文章时,网站可以在右下角弹出一个友好提示,告诉用户如果当前文章无法解决问题,你可以直接留言联系博主,从而间接和用户搭上了线!...下面就献上张戈研究了一个下午成果: 二、功能简介 ①、功能说明 本功能通过 artDialog 插件并结合一系列 js 代码实现,当用户通过关键词从搜索引擎点开你博客时,在网站右下角弹出一个友好提示...从搜索结果中打开张戈博客文章链接,就可以在右下角弹出友好提示: ? iii. 当然,其他主流搜索引擎张戈也已写好适配代码,比如谷歌、360 以及搜狗,可以自行搜索测试。...部署方法很简单,直接将以下代码添加到博客 footer 或 head 部分即可: <script type="text/javascript" src="http://static.zhangge.net...当然,后续有时间我可能会来补充详细<em>的</em>本地部署和 DIY <em>的</em>方法; ③、代码<em>的</em>编写和测试仅用了<em>一个</em>下午,所以难免会有一些未料到<em>的</em> BUG,若有发现请及时反馈。

    1.1K40

    python下Pandas中DataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

    DataFrame简介:   DataFrame是一个表格型数据结构,它含有一组有序,每可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值等)。...DataFrame既有行索引也有索引,它可以被看做由Series组成字典(共用同一个索引)。...其实,DataFrame中数据是以一个或多个二维块存放(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。...Nevada 2.4 five 2002 Nevada 2.9 需要注意是:将列表或数组赋值给某个时,其长度必须跟DataFrame长度相匹配!!...one 1 2 two 3 4 4:Python中将列表转换成为数据有两种情况:第一种是两个不同列表转换成一个数据,第二种是一个包含不同子列表列表转换成为数据

    4.4K30
    领券