有如下表格，需要在最左側新增一列為“序號”，編號從1開始 代碼如下： #打開文件 import pandas as pd df = pd.read_excel(r'test.xlsx') #序號列為從1開始的自增列，默認加在dataframe最右側 df['序號 ...

假如有一個需求場景需要遍歷一個csv或excel中的每一個元素，判斷這個元素是否含有某個關鍵字 那么可以用python的pandas庫來實現。 方法一： pandas的dataframe有一個很好用的函數applymap，它可以把某個函數應用到dataframe的每一個元素上，而且比常規 ...

在pandas中創建一個空DataFrame的方法，類似於創建了一個空字典（dict）。 例如：empty = pandas.DataFrame({"name":"","age":"","sex":""})​ 想要向empty中插入一行數據，可以用同樣的方法​。 （1）首先，要創建一個 ...

背景：dataFrame的數據，想對某一個列做邏輯處理，生成新的列，或覆蓋原有列的值 下面例子中的df均為pandas.DataFrame()的數據 1、增加新列，或更改某列的值 df["列名"]=值 如果值為固定的一個值 ...

背景：dataFrame的數據，想對某一個列做邏輯處理，生成新的列，或覆蓋原有列的值 下面例子中的df均為pandas.DataFrame()的數據 1、增加新列，或更改某列的值 df["列名"]=值 如果值為固定的一個值 ...

之前已經學過DataFrame與DataFrame相加,Series與Series相加,這篇介紹下DataFrame與Series的相加: 首先將Series的索引值和DataFrame的索引值相匹配, s[0] 是 1 , df[0] 是 [10,20,30,40 ...

想要隨意的在pandas 和spark 的dataframe之間進行轉換，list類型是關鍵，因為想要創建pandas的dataframe，方法之一就是使用list類型的data進行創建，而如果要創建spark的dataframe， list也是一種方法。 所以呢，下面的代碼我添加了一些注釋 ...

Pandas Pandas 可以說是人見人愛。如果說 Nympy 還有些陽春白雪的話，那么 Pandas 就更接地氣！ 通過帶有標簽的列和索引，Pandas 使我們可以以一種所有人都能理解的方式來處理數據。它可以讓我們毫不費力地從諸如 csv 類型的文件中導入數據。我們可以用它快速地對數據進行 ...