(40,100) for i in range(60)]).reshape(20,3),columns=["语文","数学","英语"])
df['总成绩'] = df.sum(axis=1)
df
添加一列条件列...,具体不在这讲了,今天讲一下用python怎么实现该功能,总共五种(三大类:映射+numpy+pandas分箱)方法,提前预告下,最后一种数据分箱是与excel 中的 lookup最像的
方法一:映射...这个函数依次接受三个参数:条件;如果条件为真,分配给新列的值;如果条件为假,分配给新列的值
# np.where(condition, value if condition is true, value...:布尔值,默认为True表示包含最右侧的数值
当“ right = True”(默认值)时,则“ bins”=[1、2、3、4]表示(1,2],(2,3],(3,4]
当bins是一个间隔索引时,该参数被忽略...include_lowest:布尔值,表示区间的左边是开还是闭,默认为false,也就是不包含区间左边。