在“定价”列前增加“序号”列,列数据为[“B01”,”B02”,”B16”,”B04”,”B05”]
时间: 2023-03-02 11:35:25 浏览: 71
好的,您想在一个表格中的“定价”列前增加一个名为“序号”的列,并填入数据为[“B01”,”B02”,”B16”,”B04”,”B05”],对吗?
如果是这样,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 在表格中插入一列,插入位置在“定价”列的左边。
2. 将新插入的列的列名改为“序号”。
3. 在新插入的“序号”列中,填入数据为[“B01”,”B02”,”B16”,”B04”,”B05”]。
这样就完成了在表格中增加“序号”列并填入数据的操作。
相关问题
对s1进行如下操作: (1)在“定价”列前增加“序号”列,列数据为[“B01”,”B02”,”B16”,”B04”,”B05”]。 (2)在最后增加1行数据,数据为:[“C++项目开发实战入门”,69.8,120,”C语言C++”]。 (3)将“销量”列数据增加10。 (4) 删除index为“C#精彩编程200例”的行数据。
对s1进行如下操作:
(1) 在“定价”列前增加“序号”列,列数据为["B01","B02","B16","B04","B05"]。
```
s1.insert(0, "序号", ["B01", "B02", "B16", "B04", "B05"])
```
(2) 在最后增加1行数据,数据为:["C 项目开发实战入门",69.8,120,"C语言C "]。
```
s1.loc[len(s1)] = ["C 项目开发实战入门", 69.8, 120, "C语言C "]
```
(3) 将“销量”列数据增加10。
```
s1["销量"] = s1["销量"] + 10
```
(4) 删除index为“C”。
```
s1 = s1.drop("C", axis=0)
```
pandas怎么根据一列数据中有相同部分分组
可以使用 pandas 的 groupby 方法来根据一列数据中有相同部分分组。例如,如果想根据一列数据中相同的前两个字符进行分组,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'id': [1, 2, 3, 4, 5],
'code': ['A01', 'A02', 'B01', 'B02', 'C01'],
'value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 根据 code 列的前两个字符进行分组
grouped = df.groupby(df['code'].str[:2])
# 打印每组的数据
for name, group in grouped:
print('Group:', name)
print(group)
```
执行以上代码,输出结果如下:
```
Group: A0
id code value
0 1 A01 10
1 2 A02 20
Group: B0
id code value
2 3 B01 30
3 4 B02 40
Group: C0
id code value
4 5 C01 50
```
可以看到,代码根据 code 列的前两个字符进行了分组,并且打印出了每组的数据。