df2.loc[:, ['A', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q']] 在Q列后面一直填充到AM列,怎么写
时间: 2024-10-09 15:06:04 浏览: 17
如果你想在DataFrame `df2` 中,在现有列Q之后插入剩余未列出的列名,直到AM列,并保持原有的顺序,这通常涉及到创建一个完整的列名序列,然后使用它来重新索引数据框。但是,由于DataFrame在Python中是以字典形式存储的,不可能直接添加不存在的列。你可以先检查所有列名,然后再动态添加。
```python
# 获取现有的列名列表
current_columns = list(df2.columns)
# 创建完整的列名序列,从Q到AM
full_column_names = current_columns + [col for col in range('Q', 'AM+1') if col not in current_columns]
# 使用full_column_names重新索引DataFrame
df2 = df2.reindex(columns=full_column_names, fill_value=np.nan) # 如果你想用缺失值填充新列
# 确认是否所有列都有了
assert set(full_column_names) == set(df2.columns)
```
这里假设你需要用NaN填充新的空列。如果不需要填充,只需去掉`fill_value=np.nan`即可。
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel('订单_new.xlsx',header=0) df2=df.pivot_table(values='数量',index='商品名称',columns='周次',aggfunc='sum',fill_value=0) max=df2.max() print(df2) print(max) x1=[1,2,3,4] x2=[a-0.1 for a in x1] x3=[a-0.2 for a in x1] x4=[a+0.1 for a in x1] x5=[a+0.2 for a in x1] b=[df2.loc['卫衣',:],df2.loc['休闲鞋',:],df2.loc['T恤',:],df2.loc['围巾',:],df2.loc['运动服',:]] plt.bar(x=[x1,x2,x3,x4,x5],height=b,width=0.1) plt.show()哪里错了
代码中存在一些语法错误,可能是因为复制粘贴引起的。以下是已更正的代码:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.read_excel('订单_new.xlsx', header=0)
df2 = df.pivot_table(values='数量', index='商品名称', columns='周次', aggfunc='sum', fill_value=0)
max_val = df2.max()
print(df2)
print(max_val)
x1 = [1, 2, 3, 4]
x2 = [a - 0.1 for a in x1]
x3 = [a - 0.2 for a in x1]
x4 = [a + 0.1 for a in x1]
x5 = [a + 0.2 for a in x1]
b = [df2.loc['卫衣', :], df2.loc['休闲鞋', :], df2.loc['T恤', :], df2.loc['围巾', :], df2.loc['运动服', :]]
plt.bar(x=x1, height=b[0], width=0.1)
plt.bar(x=x2, height=b[1], width=0.1)
plt.bar(x=x3, height=b[2], width=0.1)
plt.bar(x=x4, height=b[3], width=0.1)
plt.bar(x=x5, height=b[4], width=0.1)
plt.show()
```
主要的修改有:
1. 将变量名 `max` 改为 `max_val`,因为 `max` 是 Python 内置函数。
2. 将 `plt.bar()` 函数调用拆分为 5 次,分别对应 5 种商品。每次使用不同的 `x` 坐标和 `height` 数组。
3. `height` 数组 `b` 中的每个元素是一个 Series,需要使用 `[]` 索引器来提取对应商品的所有数据。
for i in coolist: #print(i) df2.loc[df2['source1'].str.contains(i),'source']=i df2.loc[df2['target1'].str.contains(i), 'target'] = i df2.dropna(inplace=True) df2 = df2[df2['source'] != df2['target']] #df2 = df2.drop_duplicates(subset=['source', 'target']) df2.to_csv("D:\\paper\\network新\\2012\\边列表(删除单个单位&提取大学名).csv")什么意思
这段代码是Python语言的一段数据处理代码。我将逐行解释它的意思:
1. `for i in coolist:`:这是一个循环语句,`coolist`是一个列表,`i`是列表中的每个元素。
2. `#print(i)`:这是一个注释,表示将`i`打印出来。注释用于解释代码的目的,对代码本身没有实质性影响。
3. `df2.loc[df2['source1'].str.contains(i),'source']=i`:这行代码是通过定位和筛选DataFrame中符合条件的元素,将`df2`中`source1`列中包含字符串`i`的行的`source`列设置为`i`。
4. `df2.loc[df2['target1'].str.contains(i), 'target'] = i`:这行代码是通过定位和筛选DataFrame中符合条件的元素,将`df2`中`target1`列中包含字符串`i`的行的`target`列设置为`i`。
5. `df2.dropna(inplace=True)`:这行代码是删除DataFrame中包含缺失值(NaN)的行。
6. `df2 = df2[df2['source'] != df2['target']]`:这行代码是筛选出`df2`中`source`列不等于`target`列的行。
7. `#df2 = df2.drop_duplicates(subset=['source', 'target'])`:这行代码是注释掉了,原本用于删除重复行,根据'source'和'target'两列的数值进行去重。
8. `df2.to_csv("D:\\paper\\network新\\2012\\边列表(删除单个单位&提取大学名).csv")`:这行代码是将处理后的`df2`数据保存为CSV文件,保存路径为"D:\\paper\\network新\\2012\\边列表(删除单个单位&提取大学名).csv"。
综合起来,这段代码的作用是根据`coolist`中的元素,对`df2`进行一系列的筛选、替换和删除操作,最终将处理后的结果保存为CSV文件。
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