指定dataframe中一列数据为target

可以使用 Pandas 库将 DataFrame 中的一列指定为目标列。假设 DataFrame 的名称为 df，需要将名为 'target_column' 的列指定为目标列，可以使用以下代码：

target = df['target_column']

这将把 'target_column' 列的数据赋值给 target。现在，你可以使用 target 来进行数据分析和建模。

相关问题

dataframe新增一列数据

要在DataFrame中新增一列数据，可以使用以下方法：

1. 直接在后面新增一列，指明列名，并赋值即可：
`data\['addlist'\] = \[1, 2\]`

2. 在指定位置新增一列，使用`insert()`函数：
`data.insert(2, 'c', '')`

3. 根据现有列计算生成新的列，可以使用`apply()`函数或`map()`函数：

   data\['是否逾期'\] = data.apply(lambda x: 0 if x\['应付日期'\] > today_time else 1, axis=1)
   data\['是否到期90天'\] = (today_time - data\['应付日期'\]).map(lambda x: 1 if x.days >= 90 else 0)

4. 现有多列合并为一列，可以直接使用加号`+`：

   data\["newColumn"\] = data\["age"\].map(str) + data\["phone"\] + data\["address"\]

这些方法可以根据具体需求选择使用，根据列名和值的不同进行相应的操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python dataframe新增一列](https://blog.csdn.net/julyclj55555/article/details/122450287)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Dataframe中添加一列](https://blog.csdn.net/baidu_41797613/article/details/121151937)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

dataframe第一列

要将DataFrame的第一列移动到其他位置，可以使用两种方法。

方法一：使用pd.concat()函数和df.drop(columns=first_col)函数

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': \['Tom', 'Nick', 'John', 'Peter'\], 'Age': \[28, 32, 25, 35\], 'Salary': \[5000, 4500, 6000, 4000\]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 'Age' 列移动到第一列
first_col = 'Age'
df = pd.concat(\[df\[first_col\], df.drop(columns=first_col)\], axis=1)

print(df)

这段代码中，首先使用df\[first_col\]选取第一列，然后使用df.drop(columns=first_col)删除第一列，最后使用pd.concat()函数将第一列和剩余的列重新拼接起来，实现将第一列移动到其他位置。

方法二：使用df.insert()函数

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': \['Tom', 'Nick', 'John', 'Peter'\], 'Age': \[28, 32, 25, 35\], 'Salary': \[5000, 4500, 6000, 4000\]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 'Age' 列移动到第一列
col = df.pop('Age')
df.insert(loc=0, column='Age', value=col)

print(df)

这段代码中，首先使用df.pop('Age')弹出第一列，并将其保存到变量col中，然后使用df.insert()函数将刚刚弹出的'Age'列插入到DataFrame的第一列位置。loc=0表示插入的位置为第一列，column='Age'指定列名为'Age'，value=col表示插入的数据为之前弹出的'Age'列的数据。

无论使用哪种方法，都可以实现将DataFrame的第一列移动到其他位置。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【python】【pandas】dataframe把某一列放到第一列，或者把某一列插入到某位置](https://blog.csdn.net/Good_Hope/article/details/131016052)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]