pd.DataFrame(df1,columns=co)

时间: 2023-08-17 15:16:27 浏览: 135
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pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例

这是一个使用给定列来创建新的DataFrame的语句。其中，`df1`是一个已有的DataFrame，`co`是一个包含要选择的列名的列表。将`df1`中对应列名在`co`中的列提取出来，创建一个新的DataFrame。 请注意，这只是一个示例代码，并没有提供完整的上下文信息。如果你需要更详细的帮助，请提供更多相关的代码和问题描述。
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Pandas DataFrame数据的更改、插入新增的列和行的方法

一、更改DataFrame的某些值 1、更改DataFrame中的...df1 = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]], columns=['name','gender','age']) print(--------更换单个值------
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DataFrame修改index索引和columns列名

df1=pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=['bj','sh','gz'],columns=['a','b','c']) print(df1) #修改index，直接给index重新赋值 df1.index=['beijing','shanghai','guangzhou'] print(df1) 输出结果： ...

pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=None)

df1 = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 32, 18], 'City': ['New York', 'Paris', 'London']}) # 使用字典和列表 data = {'Name': ['David', 'Eve'], 'Score': [85, 90]} df2 = ...

df1= pd . DataFrame ([ls1,Is2]. columns = id ) df =df1.T df . columns =['数学','计算机"]

以上代码是错误的，应该修改为 df1 = pd.DataFrame([ls1, ls2], index=['数学', '计算机'], columns=id)；df = df1.T。第一行代码中，使用 pd.DataFrame 创建 DataFrame 对象时应该将 ls1 和 ls2 作为元素组成的列表...

df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1]

第一行代码中，我们使用 pd.DataFrame() 函数将 df0 转换为一个新的 DataFrame 对象，并且将列名设置为 df1 的列名。其中，df0 是原始的 DataFrame 对象，df1 是包含列名的 DataFrame 对象。 第二行代码中，我们...

import requests url='https://www.gk100.com/read_16892539.htm' header={"User-Agent" : " Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"} r=requests.get(url) r.encoding=r.apparent_encoding from bs4 import BeautifulSoup r.text soup = BeautifulSoup(r.text,features="lxml") w1=soup.find_all("td") import pandas as pd result=w1 df=pd.DataFrame(result) df1=df[2:] for index in df1: d1=df1[df1.index%2==0] d2=df1[df1.index%2!=0] d1=d1.reset_index(drop=True) d2=d2.reset_index(drop=True) df2=pd.concat([d1,d2],axis=1) title=['省份','人数/万',] df2.columns=title，这个程序怎么按照第二列的元素进行降序排列

df = pd.DataFrame(result) df1 = df[2:] for index in df1: d1 = df1[df1.index%2==0] d2 = df1[df1.index%2!=0] d1 = d1.reset_index(drop=True) d2 = d2.reset_index(drop=True) df2 = pd.concat([d1,d2], ...

pd.DataFrame

df1 = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age']) print(df1) # 从列表的字典创建DataFrame对象 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df2 = pd.DataFrame(data) print(df2) # ...

优化下列代码from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) X=df.iloc[:,:-1] y=df['target']#切片是前闭后开[) print(X.shape) print(y.shape)

df = pd.DataFrame(min_max_scaler.fit_transform(df1), columns=df1.columns) X = df.iloc[:, :-1] y = df['target'] print(X.shape) print(y.shape) 合并后的代码更加简洁，但是不影响程序的功能。另外，可以...

pd.DataFrame（）参数

df1 = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age']) # 使用字典创建DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df2 = pd.DataFrame(data) # 使用Series对象创建DataFrame ...

pd.DataFrame.join

它通常用于基于共享的键（index 或 columns）将数据从一个 DataFrame 添加到另一个 DataFrame 中。这种操作可以创建一个新的 DataFrame，新 DataFrame 包含源 DataFrame 的所有行和目标 DataFrame 的所有列，或者是...

def main(): for j in range(1, 159): print_hi(page=j) df = pd.DataFrame(data) df1 = pd.DataFrame(range(1, len(df)+1), columns=['序号']) pd.concat([df1, df], axis=1).to_csv('result1-1.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)

然后，它创建了两个 pandas DataFrame 对象 df 和 df1，其中 data 是一个包含数据的列表。接下来，它使用 pd.concat() 方法将这两个 DataFrame 对象合并为一个，并将结果保存到名为 result1-1.csv 的 CSV ...

帮我看看这段代码import pandas as pd import numpy as np df1=pd.Series(3*np.random.rand(4),index=['a','b','c','d'],name='series') df1.plot.pie(figsize=(6,6)) df2=pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) df2.plot.bar() df3=pd.DataFrame(np.random.rand(10,5),columns=['A','B','C','D','E']) df3.plot.box() df4=pd.DataFrame(np.random.rand(50,4),columns=['a','b','c','d']) df4.plot.scatter(x='a',y='b')

这是一个关于Python数据可视化的代码段。其中使用了pandas与numpy库来生成随机数据，并用这些数据生成了饼图、柱形图、箱线图和散点图。饼图、柱形图和箱线图用于展示数据的整体趋势和分布情况，散点图则用于展示...

pd.DataFrame使用方法

- 从列表、字典或CSV文件初始化：pd.DataFrame(data, index=None, columns=None) - 从其他数据结构转换：pd.DataFrame.from_dict(data, orient='records') 或 pd.read_csv('file.csv') 2. **查看数据**: -...

df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]), columns=columns2)

df1 = pd.DataFrame(re.findall(REGEX1, data[0]), columns=columns1) # 将第二行及以后的数据按指定正则表达式匹配，并生成DataFrame对象 df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]...

B行的数字都是整数，取值范围是1到30；C行的数字都是小数，取值范围是0.001到0.999。B行的数字都是从小到大排列的。 在保证准确率的前提下优化下面的程序。 ''' import pandas as pd # 读取两个 Excel 文件 df1 = pd.read_excel("1.xlsx") df2 = pd.read_excel("2.xlsx") # 定义输出 Dataframe output_df = pd.DataFrame(columns=["B", "C"]) # 遍历 df1 中的每一行，比较 B 和 C 列的数值是否与 df2 中相同 for index1, row1 in df1.iterrows(): for index2, row2 in df2.iterrows(): if row1["B"] == row2["B"] and row1["C"] == row2["C"]: # 如果 B 和 C 的数值相同，则将它们追加到 output_df 中，并跳出内层循环以继续处理下一行 output_df.loc[len(output_df)] = [row1["B"], row1["C"]] break # 保存输出 Excel 文件 output_df.to_excel("3.xlsx", index=False) '''

df1 = pd.read_excel("1.xlsx") df2 = pd.read_excel("2.xlsx") # 使用merge函数进行合并 merged_df = pd.merge(df1, df2, on=["B", "C"]) # 筛选出符合条件的数据 output_df = merged_df[["B", "C"]] # 保存输出...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdurl = 'https://www.gk100.com/read_16892539.htm'header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"}r = requests.get(url, headers=header)r.encoding = r.apparent_encodingsoup = BeautifulSoup(r.text, features="lxml")w1 = soup.find_all("td")result = w1df = pd.DataFrame(result)df1 = df[2:]for index in df1: d1 = df1[df1.index%2==0] d2 = df1[df1.index%2!=0] d1 = d1.reset_index(drop=True) d2 = d2.reset_index(drop=True) df2 = pd.concat([d1,d2], axis=1)# 排序，按照第二列的元素进行降序排列df2 = df2.sort_values(by='人数/万', ascending=False)title = ['省份', '人数/万']df2.columns = titleprint(df2)将这个程序中人数/万的这列转化成数字

您可以使用pandas中的apply函数来将“人数/万”列转换为数字类型，例如： df2['人数/万'] = df2['人数/万'].apply(lambda x: float(x.replace(',', '...然后将修改后的结果存储回原始DataFrame中的“人数/万”列。

帮我优化一下这些代码：import pandas as pd import datetime df_201=pd.read_excel(r'C:\Users\82422\Desktop\问E讲堂excel\5.04问医晚上数据.xlsx',sheet_name='邀请用户信息') df_201=df_201.drop(['编号','用户ID'],axis=1) #df_201=df_201.rename(columns={'累计观看时长': '2023.5.04累计观看时长'}) #df_201=df_201.rename(columns={'累计观看时长': str(datetime.date.today())+'累计观看时长'}) #将累计观看时长更改成当前日期的累计观看时长 print(df_201.head())import pandas as pd import os df1=pd.DataFrame() for root,dirs,files in os.walk(r'C:\Users\82422\Desktop\问E讲堂excel'): print('root:\n',root) print('dirs:\n',dirs) print('files:\n',files) for file in files: file_name=os.path.join(root,file) df=pd.read_excel(file_name,sheet_name='邀请用户信息') df=df.drop(['编号','用户ID'],axis=1) df=df.rename(columns={'累计观看时长': file[0:4] +'累计观看时长'}) df_201=pd.merge(df,df_201,on=['邀请人昵称','用户昵称'],how='outer') print(df_201) df_201.to_excel(r'C:\Users\82422\Desktop\问E讲堂excel\h2.xlsx',sheet_name='邀请用户信息')

import pandas as pd import os # 读取单个文件的函数，避免重复代码 def read_file(file_path): df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='邀请用户信息') df = df.drop(['编号', '用户ID'], axis=1) date_...

# 将数组转换为 DataFrame df2 = pd.DataFrame(ytest, columns=['C']) df1 = pd.DataFrame(test_predicted, columns=['C']) # 合并DataFrame result = pd.concat([df1, df2], axis=1) from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建图形 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制预测值和真实值的空间曲面 ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['df1'], c='r', label='df1') ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['df2'], c='b', label='df2') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Value') # 添加图例 ax.legend() # 显示图形 plt.show()

修改后的代码中，result['df1']和result['df2']被修改为result['C_x']和result['C_y']，以匹配DataFrame中的列名。同时，你需要确保X_reduced、result['C_x']和result['C_y']具有相同的长度。 请注意...

python语言将多个文件生成的多个df df = pd.DataFrame(sorted_tags, columns=['tag', 'count'])中的相同tag的count数字相加

df1 = pd.DataFrame({'tag': ['A', 'B', 'C'], 'count': [1, 2, 3]}) df2 = pd.DataFrame({'tag': ['B', 'C', 'D'], 'count': [4, 5, 6]}) df3 = pd.DataFrame({'tag': ['C', 'D', 'E'], 'count': [7, 8, 9]}) # 将...

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df1 = pd.DataFrame(a, index=['row0', 'row1', 'row2'], columns=list('ABC')) # 选取含有数字1的行 df1_temp = df1[df1['A'].isin([1])] # 通过取反选取不含有数字1的行 df1 = df1[~df1['A'].isin([1])] ``` 2. ...
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