df5=df5.append({"batch":name,"pc":d_minus_a_1,"before10M":d_minus_a_2,"after10M":d_minus_a_3},ignore_index=True) 以上代码转换为使用concat函数实现
时间: 2023-11-11 12:06:54 浏览: 40
使用`concat`函数可以将以上代码转换如下:
```python
df5 = pd.concat([df5, pd.DataFrame({"batch": [name],
"pc": [d_minus_a_1],
"before10M": [d_minus_a_2],
"after10M": [d_minus_a_3]})], ignore_index=True)
```
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df6 = df5.reset_index().iloc[:, 1].sub(df2.iloc[:, 1])什么意思
这行代码的意思是:先将 DataFrame `df5` 重置索引,并仅保留第二列,然后将其减去 DataFrame `df2` 的第二列,生成一个新的 Series `df6`。具体来说:
- `df5.reset_index()` 将 `df5` 的索引重置为默认的整数索引,并生成一个新的 DataFrame。
- `.iloc[:, 1]` 选择新 DataFrame 的所有行,仅保留第二列,这里用到了 `.iloc` 方法,`:` 表示所有行,`1` 表示第二列。
- `.sub(df2.iloc[:, 1])` 用 `df2` 的第二列减去上一步得到的 Series,生成一个新的 Series `df6`。`.sub()` 是 Series 对象的方法,表示做减法运算,`df2.iloc[:, 1]` 选择 `df2` 的所有行,仅保留第二列。
data1 = {'city': '兰州', 'name': '李红', 'year': '2005', 'sex': 'female'}df5 = df5.append(data1, ignore_index=True)中ignore_index=True是什么意思
`ignore_index=True` 是 `DataFrame.append()` 方法中的一个参数。当我们向一个 DataFrame 中添加数据时,如果不指定 `ignore_index=True`,则默认会使用被添加的数据的索引作为新数据行的索引,这样会导致新添加的数据行索引与原 DataFrame 中的索引重复,从而出现索引冲突。
而当我们将 `ignore_index=True` 参数设置为 `True` 时,`DataFrame.append()` 方法会自动重置新数据行的索引,将其设置为自动增长的整数索引,从而避免了索引冲突的问题。
在你提供的代码中,`df5.append(data1, ignore_index=True)` 的作用是将字典 `data1` 添加到 DataFrame `df5` 中,并返回一个新的 DataFrame,新 DataFrame 中的索引是自动增长的整数索引。