python dataframe 第三列乘10

你可以使用 pandas 库中的乘法操作符 (*) 来将 DataFrame 的特定列乘以一个指定的值。下面是一个示例代码，展示了如何将 DataFrame 的第三列乘以 10：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 将第三列乘以 10
df['C'] = df['C'] * 10

print(df)

这将输出一个新的 DataFrame，其中第三列的每个元素都被乘以 10。原始 DataFrame 的其他列保持不变。

希望这个例子能帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时问我。

相关问题

python dataframe 新增一列

在Python的DataFrame中新增一列有几种方法可以实现。首先，你可以直接指定列名并赋值即可。例如，你可以使用以下代码在DataFrame中新增一列：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame(columns=\['a', 'b'\], data=\[\[1, 2\], \[3, 4\]\])
data\['addlist'\] = \[1, 2\]
print(data)

这样就在DataFrame中新增了一列名为'addlist'的列，并赋值为\[1, 2\]。\[1\]

另外，如果你想在指定位置新增一列，可以使用insert()函数。例如，你可以使用以下代码在DataFrame的第二列后面新增一列：

data.insert(2, 'c', '')

这样就在DataFrame的第二列后面新增了一列名为'c'的列，并赋值为空字符串。\[2\]

此外，你还可以根据现有列的值计算生成新的列。例如，你可以使用apply()函数和lambda表达式来根据某列的值生成新的列：

df2\['是否逾期'\] = df2.apply(lambda x: 0 if x.应付日期 > today_time else 1, axis=1)
df2\['是否到期90天'\] = (today_time - df2.应付日期).map(lambda x: 1 if x.days >= 90 else 0)

这样就根据DataFrame中的'应付日期'列的值生成了两个新的列'是否逾期'和'是否到期90天'。\[2\]

最后，如果你想将现有多列合并为一列，可以直接使用加号+。例如，你可以使用以下代码将'age'、'phone'和'address'三列合并为一列：

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

这样就将'age'、'phone'和'address'三列合并为了一列名为'newColumn'的列。\[2\]

综上所述，以上是在Python的DataFrame中新增一列的几种方法。你可以根据具体的需求选择适合的方法来实现。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【20210914】【Python】Python在DataFrame中新增一列](https://blog.csdn.net/weixin_40583722/article/details/120281217)[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]
- *2* [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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python dataframe生成空白列

### 回答1：
在Python中，Pandas库的DataFrame对象是一种非常方便的数据结构，可以用于处理和分析数据。有时，我们需要向DataFrame对象添加空白列以便于后续填充数据或进行其他操作。那么，如何在Python中生成空白列呢？

生成空白列的方法很简单，我们只需在DataFrame对象中添加一个新的列名，并将初值设置为NaN或者空字符串即可。例如，下面的代码演示了如何在DataFrame对象中生成一个名为‘new_col’的空白列：

import pandas as pd

# 创建一个包含3行2列的DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['A', 'B', 'C']})

# 生成一个名为‘new_col’的空白列
df['new_col'] = ''
# 或者
# df['new_col'] = float('nan')

# 显示修改后的DataFrame对象
print(df)

执行以上代码，我们可以看到生成的新的DataFrame对象如下所示：

   col1 col2 new_col
0     1    A        
1     2    B        
2     3    C        

从上面的输出中可以看出，DataFrame对象中已经成功生成了一个名为‘new_col’的空白列。

需要注意的是，在生成空白列后，我们需要根据实际需要填充数据。可以使用loc方法或者直接对DataFrame对象的列进行赋值操作，例如：

# 将第一行新列的值设置为‘X’
df.loc[0, 'new_col'] = 'X'

# 直接对新列赋值
df['new_col'] = [1.0, 2.0, 3.0]

# 显示修改后的DataFrame对象
print(df)

以上代码将第一行新列的值设置为‘X’，并使用列表对新列进行了赋值操作。执行后，修改后的DataFrame对象如下所示：

   col1 col2  new_col
0     1    A      'X'
1     2    B      1.0
2     3    C      2.0

在最后，需要注意的是，在Pandas中，DataFrame对象中的空白列不影响其它列的操作或计算，也不会引发错误。因此，在需要时可以随时添加或删除空白列。

### 回答2：
在Python中，使用pandas库中的DataFrame可以方便地处理和分析数据。生成空白列可以通过在DataFrame中添加一个空的Series实现。

具体操作步骤如下：

1. 创建一个空的Series，可以使用以下方式：

   import pandas as pd
   
   s = pd.Series([])

2. 在DataFrame中添加空白列，可以使用以下方式：

   df['新的空白列'] = s

其中，“新的空白列”是新添加的列名，需要与原DataFrame中的列名不同。

示例代码如下：

   import pandas as pd
   
   # 创建DataFrame
   data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
   df = pd.DataFrame(data)
   
   # 创建一个空的Series
   s = pd.Series([])
   
   # 在DataFrame中添加空白列
   df['C'] = s
   
   print(df)

运行结果如下：

      A  B   C
   0  1  4 NaN
   1  2  5 NaN
   2  3  6 NaN

可以看到，在原有的DataFrame中添加了一个空白列“C”。

### 回答3：
在Python的pandas库中，DataFrame是用于处理和分析数据的主要数据结构。当我们需要在DataFrame中生成一个空白列时，可以采取如下的方法。

首先，我们可以使用DataFrame的assign方法来为DataFrame添加一列空白列。具体方法如下：

import pandas as pd

# 生成空白列名为'new_column'的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.assign(new_column=pd.Series(dtype='float64'))

在这个例子中，我们定义了一个DataFrame，并使用assign方法添加了一个空白列'new_column'，并将其数据类型设定为float64。我们还可以使用其他数据类型，如int、str等。

除此之外，我们还可以使用pandas库中的insert方法来在DataFrame中插入一个空白列。具体方法如下：

import pandas as pd

# 插入空白列名为'new_column'的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.insert(loc=0, column='new_column', value=pd.Series(dtype='float64'))

在这个例子中，我们定义了一个DataFrame，并使用insert方法在第0列处插入一个空白列'new_column'。我们也将其数据类型设定为float64。

总之，无论是使用assign方法还是insert方法，在Python的pandas库中都可以轻松生成一个空白列。