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通过对具有pandas错误的前一列求和来创建新列

,可以使用pandas库中的DataFrame来实现。首先,需要导入pandas库:

代码语言:txt
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import pandas as pd

然后,创建一个包含错误数据的DataFrame:

代码语言:txt
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data = {'A': [1, 2, 'error', 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来,可以使用try-except语句来处理错误数据,并计算前一列的求和结果:

代码语言:txt
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new_column = []
for i in range(len(df)):
    try:
        value = int(df['A'][i])
        if i == 0:
            new_column.append(value)
        else:
            new_column.append(value + new_column[i-1])
    except ValueError:
        new_column.append('error')
df['New Column'] = new_column

以上代码中,通过try-except语句捕获错误数据,并将其替换为'error'。对于非错误数据,计算前一列的值与前一行的新列值的和,并将结果添加到新列中。

最后,可以打印输出DataFrame的结果:

代码语言:txt
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print(df)

这样就可以通过对具有pandas错误的前一列求和来创建新列了。

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