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删除一列

可以使用`drop()`方法来删除DataFrame中的一列，例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除列B
df = df.drop('B', axis=1)

print(df)

输出结果为：

   A  C
  1  7
1  2  8
2  3  9

其中，`drop()`方法的第一个参数为要删除的列名，第二个参数`axis=1`表示按列删除。如果要在原地修改DataFrame，可以设置`inplace=True`。