Df中,代码这列是文本格式,六位数,现要求增加一列新代码,其中0和3开头的代码变成六位数.SZ,6开头的代码变成六位数.SH,
时间: 2023-07-09 09:29:08 浏览: 33
您可以参考以下代码实现:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'代码': ['000001', '399001', '600000', '300001', '002001', '601001']})
# 定义函数,实现代码转换
def code_transform(code):
if code.startswith('0') or code.startswith('3'):
return code + '.SZ'
elif code.startswith('6'):
return code + '.SH'
else:
return code
# 应用函数,创建新列
df['新代码'] = df['代码'].apply(code_transform)
# 输出结果
print(df)
```
运行结果如下:
```
代码 新代码
0 000001 000001.SZ
1 399001 399001.SZ
2 600000 600000.SH
3 300001 300001.SZ
4 002001 002001.SZ
5 601001 601001.SH
```
使用 `apply` 方法可以将自定义的函数应用到每个元素上,并返回一个新的 Series 对象,将其赋值给新的一列即可。
相关问题
python写这样一段代码,要求df中前面3个列中只要有大于第四列的值就是异常的
可以使用 Pandas 库中的 `iloc` 属性来选取 DataFrame 的前 3 列,然后使用 `any()` 方法来检查每行中前 3 列是否存在大于第 4 列的值。
以下是一段示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12],
'D': [1, 2, 3, 4]
})
# 检查前三列是否存在大于第四列的值
mask = (df.iloc[:,:3] > df.iloc[:,3]).any(axis=1)
# 打印出所有异常的行
print(df[mask])
```
在上面的代码中,`mask` 变量是一个布尔型的 Series,其中每个元素表示对应行是否存在前三列大于第四列的值。`any(axis=1)` 方法用于检查每行是否至少存在一个 `True` 值,如果存在,则说明该行存在异常。
最后,代码会打印出所有存在异常的行。
请帮我写一段求df表某一列数据的85分位数的代码
要计算DataFrame表中某一列数据的85分位数,你可以使用pandas库中的quantile()方法。
假设你的数据存储在一个名为df的DataFrame中,列名为col_name。下面是计算85分位数的代码:
```python
# 计算85分位数
col = df[col_name]
percentile_85 = col.quantile(0.85)
print(f"列 '{col_name}' 的85分位数为 {percentile_85:.2f}")
```
在代码中,我们使用了quantile()方法来计算指定分位数的值。参数0.85表示计算85分位数。
希望这段代码能够帮助到你!如果你有任何其他问题,请随时向我提问。