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Pandas | 如何新增数据列？

前言 在数据分析时，原始数据往往不能满足我们的需求，经常需要按照一定条件创建新的数据列或者修改原有数据列，然后进行后续分析。...本次我们将介绍四种新增数据列的方法：直接赋值、df.apply方法、df.assign方法以及按条件筛选后赋值。 本文框架 0. 导入Pandas 1. 读取数据与数据预处理 2....导入Pandas import pandas as pd 1. 读取数据与数据预处理 # 读取数据 data = pd.read_csv("....# 计算温差 data["Temperature_difference"] = data["bWendu"] - data["yWendu"] # 查看添加新列后的数据 data.head() # 返回结果...在此我们为数据添加"Temperature_type"列，设置最高温度大于30为热，最低气温低于-10为冷，其余为正常。

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如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

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    对比Excel，Python pandas删除数据框架中的列

    标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...删除多列：传入要删除的列的名称列表。 如果要覆盖原始数据框架，则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。...重赋值 当数据框架只有几列时效果最好；或者数据框架有很多列，但我们只保留一些列。 如果我们需要保留许多列，必须键入计划保留的所有列名称，这可能需要大量键入。

    11.4K20

    Python数据分析 | 基于Pandas的数据可视化

    进行数据分析的灵活操作，但同时作为一个功能强大的全能工具库，它也能非常方便地支持数据可视化，而且大部分基础图像绘制只要一行代码就能实现，大大加速了我们的分析效率，本文我们介绍pandas可视化及绘制各种图形的方法...'a', 'b', 'c', 'd']) df.plot.hist(bins=20) 运行结果如下： [2a1dc700f3bf37c1002e7208065bb685.png] 可以使用以下代码为每列绘制不同的直方图...57fb620e9340c39ea0b3cad39be99ba6.png] 四、箱形图 可以通过调用 Series.box.plot() 和 DataFrame.box.plot() 或 DataFrame.boxplot() 来绘制Boxplot，以可视化每个列中值的分布...subplots=True) 运行结果如下： [8913a984ab974a89d84c3ffbd1878c52.png] 资料与代码下载 本教程系列的代码可以在ShowMeAI对应的github中下载，可本地python...系列教程推荐 图解Python编程：从入门到精通系列教程 图解数据分析：从入门到精通系列教程 图解AI数学基础：从入门到精通系列教程 图解大数据技术：从入门到精通系列教程

    1.2K61

    Python数据处理从零开始----第二章（pandas）（十一）通过列属性对列进行筛选

    本文主要目的是通过列属性进行列挑选，比如在同一个数据框中，有的列是整数类的，有的列是字符串列的，有的列是数字类的，有的列是布尔类型的。...假如我们需要挑选或者删除属性为整数类的列，就可能需要用到pandas.DataFrame.select_dtypes函数功能 该函数的主要格式是：DataFrame.select_dtypes（include...，请使用np.datetime64，'datetime'或'datetime64' 要选取所有属性为‘类’的列，请使用“category” 实例 新建数据集 import pandas as pd import...2 False 2.0 white median 4 1 True 1.0 asian high 5 2 False 2.0 white high 我们构建了一个数据框...a列为‘integer’数字类型， b列为‘bool’布尔类型， c列为‘数字’类型， d列为‘category’分类类型， e列为‘object’字符串类型 挑选数据框子集 df.select_dtypes

    2.3K20

    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十二)：多列堆叠

    > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 是奇葩不规范数据的重灾区，这主要是因为他有高度的灵活性，今天来看看一个多列堆叠问题。...现在来看看，在 pandas 中怎么简单转换成规范的2列数据： - 第一句主要是为了最后结果的标题与原数据标题一致而已 - 关键是第二句，这里直接使用 numpy 的 reshape 方法，即可完成需求...- .reshape(-1,2) ，其中的2就是2列，而 -1 是让 numpy 你根据数据来计算最终的行数 - 第三句，只是把结果的数组变为一个 DataFrame - 至于最后的 dropna ，...用 pandas 不就是为了既可自动化处理，又可以少写点代码吗 总结 - numpy 的 reshape 方法，可以快速把数组转换成指定行数或列数 - 用 -1 可以让 numpy 自动计算行或列的数量

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    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十二)：多列堆叠

    > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 是奇葩不规范数据的重灾区，这主要是因为他有高度的灵活性，今天来看看一个多列堆叠问题。...现在来看看，在 pandas 中怎么简单转换成规范的2列数据： - 第一句主要是为了最后结果的标题与原数据标题一致而已 - 关键是第二句，这里直接使用 numpy 的 reshape 方法，即可完成需求...- .reshape(-1,2) ，其中的2就是2列，而 -1 是让 numpy 你根据数据来计算最终的行数 - 第三句，只是把结果的数组变为一个 DataFrame - 至于最后的 dropna ，...用 pandas 不就是为了既可自动化处理，又可以少写点代码吗 总结 - numpy 的 reshape 方法，可以快速把数组转换成指定行数或列数 - 用 -1 可以让 numpy 自动计算行或列的数量

    1.1K20

    【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

    Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...# coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库 import numpy as np #...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从上文可以发现，在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。 但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

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    如何用 Python 和 Pandas 分析犯罪记录开放数据？

    本文，我借鉴 Richard 的分析思路，换成用 Python 和数据分析包 Pandas 对该数据集进行分析和可视化。希望通过这个例子，让你了解开放数据的获取、整理、分析和可视化。...import pandas as pd 用 Pandas 的 csv 数据格式读取功能，把数据读入，并且存入到 df 变量里面。...我们来看看 robbery 数据框的大小。 robbery.shape (660, 6) 一共是660条记录，每条记录有6列。...小结 通过本文的学习，希望你已掌握了以下内容： 如何检索、浏览和获取开放数据； 如何用 Python 和 Pandas 做数据分类统计； 如何在 Pandas 中做数据变换，以及缺失值补充； 如何用 Pandas...祝 Python 编程愉快（和出入平安）！

    2.2K20

    如何在 Python 数据中灵活运用 Pandas 索引？

    参考链接： 用Pandas建立索引并选择数据 作者 | 周志鹏  责编 | 刘静  据不靠谱的数据来源统计，学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用...Python处理数据时，选择想要的行和列实在太痛苦，完全没有Excel想要哪里点哪里的快感。 ...第二种是基于名称（标签）的索引，这是要敲黑板练的重点，因为它将是我们后面进行数据清洗和分析的重要基石。 ...这两种索引方式，分别是基于位置（数字）的索引和基于名称（标签）的索引，关键在于把脑海中想要选取的行和列，映射到对应的行参数与列参数中去。 ...只要稍加练习，我们就能够随心所欲的用pandas处理和分析数据，迈过了这一步之后，你会发现和Excel相比，Python是如此的美艳动人。

    2.8K00

    如何成为Python的数据操作库Pandas的专家?

    原生Python代码确实比编译后的代码要慢。不过，像Pandas这样的库提供了一个用于编译代码的python接口，并且知道如何正确使用这个接口。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...这些api允许您明确地利用dtypes指定每个列的类型。指定dtypes允许在内存中更有效地存储数据。...pandas默认为64位整数，我们可以节省一半的空间使用32位: ? 04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。...因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?

    4.1K31

    【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

    在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。 我们知道Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...如需数据实现本文代码，请到公众号中回复：“基于多列删重”，可免费获取。 得到结果： ?...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv

    22.8K30

    Python+pandas分离Excel数据到同一个Excel文件中多个Worksheets

    封面图片：《Python程序设计（第2版）》，董付国，清华大学出版社 =============== 问题描述： 已知文件“超市营业额2.xlsx”中结构与部分数据如图所示： ?...现在要求把每个员工的交易数据写入文件“各员工数据.xlsx”，每个员工的数据占一个worksheet，结构和“超市营业额2.xlsx”一样，并以员工姓名作为worksheet的标题，预期的结果文件如图所示...很显然，要解决这个问题需要这样几步：1）读取原始数据文件创建DataFrame，2）分离DataFrame，把不同员工的数据分离开，3）把不同员工的数据写入同一个Excel文件的不同Worksheet。...第1步比较简单，使用pandas的read_excel()函数读取Excel文件即可。 对于第2步，需要首先获取所有员工的唯一姓名，然后使用DataFrame结构的布尔运算也很容易分离。...对于第3步，需要使用DataFrame结构的to_excel()方法来实现，把第2步中分离得到的每位员工的数据写入同一个Excel文件的不同Worksheet中，该方法语法为： to_excel(excel_writer

    3K10

    用python的pandas打开csv文件_如何使用Pandas DataFrame打开CSV文件 – python

    有一个带有三列数据框的CSV格式文件。 第三栏文字较长。...但是用打开文件没有问题 with open(‘file.csv’, ‘r’, encoding=’utf-8′, errors = “ignore”) as csvfile: 我不知道如何将这些数据转换为数据帧...那么，如何打开该文件并获取数据框？ 参考方案 试试这个： 在文本编辑器中打开cvs文件，并确保将其保存为utf-8格式。...然后照常读取文件： import pandas csvfile = pandas.read_csv(‘file.csv’, encoding=’utf-8′) 如何使用Pandas groupby在组上添加顺序计数器列...这个程序包有python端口吗？如果不存在，是否可以通过python使用该包？ python参考方案 最近，我遇到了pingouin库。如何用’-‘解析字符串到节点js本地脚本？

    15.9K30

    Python基于Excel多列数据绘制动态长度的折线图

    本文介绍基于Python语言，读取Excel表格数据，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。   首先，我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件，其第一列为表示时间的数据，而靠后的几列，也就是下图中紫色区域内的列，则是表示对应日期的属性的数据；如下图所示。   ...我们现在希望，对于给定的行数起始值与结束值（已知这个起始值与结束值对应的第一列数据，肯定是一个完整的时间循环），基于表格中后面带有数据的几列（也就是上图中紫色区域内的数据），绘制曲线图；并且由于这几列数据所表示的含义不同...，希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。...os用于处理文件路径，pandas用于读取和处理表格文件数据，matplotlib.pyplot用于绘制图表。   接下来，我们定义文件路径和索引范围。

    1.2K10

    Python基于Excel多列长度不定的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，并基于给定的行数范围内的指定列数据，绘制多条曲线图，并动态调整图片长度的方法。  首先，我们来明确一下本文的需求。...现有一个.csv格式的Excel表格文件，其第一列为表示时间的数据，而靠后的几列，也就是下图中紫色区域内的列，则是表示对应日期的属性的数据；如下图所示。  ...我们现在希望，对于给定的行数起始值与结束值（已知这个起始值与结束值对应的第一列数据，肯定是一个完整的时间循环），基于表格中后面带有数据的几列（也就是上图中紫色区域内的数据），绘制曲线图；并且由于这几列数据所表示的含义不同...，希望用不同颜色、不同线型来表示每一列的数据。...os用于处理文件路径，pandas用于读取和处理表格文件数据，matplotlib.pyplot用于绘制图表。  接下来，我们定义文件路径和索引范围。

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