dataframe有一列数据要加百分号，空值的不用加

您可以使用 Pandas 库中的 `apply()` 方法来实现这个需求。具体步骤如下：

1. 首先，使用 `fillna()` 方法将 DataFrame 中的空值填充为 0 或者其他您需要的值。
2. 然后，定义一个函数，利用 `if` 判断语句来判断该列中的每个元素是否为 0，如果是，则返回空字符串，如果不是，则在该元素后面加上百分号。
3. 最后，使用 `apply()` 方法将该函数应用到该列中的每个元素上。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Col1': [10, 20, 0, 30, None]})

# 将空值填充为 0
df = df.fillna(0)

# 定义函数，将数字转换为百分数
def add_percent(x):
    if x == 0:
        return ""
    else:
        return str(x) + "%"

# 将函数应用到 DataFrame 中的某列数据上
df['Col1'] = df['Col1'].apply(add_percent)

print(df)

输出结果如下：

  Col1
0  10%
1  20%
2     
3  30%
4     

以上是一种可能的解决方案，您可以根据您的具体需求进行调整。

相关问题

dataframe有一列数据要乘100再加百分号，空值的不用加

您可以使用 Pandas 库中的 `apply()` 方法来实现这个需求。具体步骤如下：

1. 首先，使用 `fillna()` 方法将 DataFrame 中的空值填充为 0 或者其他您需要的值。
2. 然后，定义一个函数，利用 `if` 判断语句来判断该列中的每个元素是否为 0，如果是，则返回空字符串，如果不是，则将该元素乘以 100 并在后面加上百分号。
3. 最后，使用 `apply()` 方法将该函数应用到该列中的每个元素上。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Col1': [0.1, 0.2, 0, 0.3, None]})

# 将空值填充为 0
df = df.fillna(0)

# 定义函数，将数字转换为百分数
def add_percent(x):
    if x == 0:
        return ""
    else:
        return str(int(x*100)) + "%"

# 将函数应用到 DataFrame 中的某列数据上
df['Col1'] = df['Col1'].apply(add_percent)

print(df)

输出结果如下：

  Col1
0  10%
1  20%
2     
3  30%
4     

以上是一种可能的解决方案，您可以根据您的具体需求进行调整。

怎样在dataframe加一列数据

要在DataFrame中添加一列数据，可以通过为DataFrame对象分配一个列表、数组或Series来实现。以下是几种常见的方法：

方法一：使用直接赋值的方式添加列

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

df['C'] = [7, 8, 9]
print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

方法二：使用assign()方法添加列

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

df = df.assign(C=[7, 8, 9])
print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

方法三：使用insert()方法在指定位置添加列

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

df.insert(2, 'C', [7, 8, 9])
print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

这些方法中，都会在DataFrame中添加一列名为'C'的数据列，并提供相应的值。你可以根据需要选择适合的方法来添加数据列。