将df中A列和B列数值相同的A列数据存放在一个set中

可以使用 Pandas 库来完成这个任务。假设 df 是一个 Pandas 的 DataFrame，下面是一种方法：

import pandas as pd

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

# 将 A 列和 B 列数值相同的 A 列数据存放在一个 set 中
result = set(df.loc[df['A'] == df['B'], 'A'])

print(result)

这里使用了 loc 函数来选择 A 列和 B 列数值相同的行，然后提取出这些行的 A 列数据，最后将这些数据存放在一个 set 中。输出结果为：

{1, 2, 4}

表示 A 列和 B 列数值相同的有 1、2、4 三个数值。

相关问题

在python中，将DF的A列和B列重命名为土豆和胡萝卜

可以使用 pandas 库中的 rename() 方法来重命名 DataFrame 中的列名。具体实现如下：

import pandas as pd

# 假设 DF 是一个包含 A 和 B 列的 DataFrame
DF = pd.DataFrame(data=[[1,2],[3,4]], columns=['A','B'])

# 使用 rename() 方法将 A 和 B 列重命名为土豆和胡萝卜
DF.rename(columns={'A':'土豆', 'B':'胡萝卜'}, inplace=True)

这样，DF 的 A 列和 B 列就被重命名为了土豆和胡萝卜。

python# 从将df中一列数据拆分成两个并添加在最右边

可以使用pandas库的str.split()方法将一列数据拆分成两个，并使用pandas库的concat()方法将拆分后的两个列添加在原数据框的最右边。具体步骤如下：

1. 使用str.split()方法将要拆分的列数据拆分成两个新列。

2. 使用pandas库的concat()方法将拆分后的两个新列添加在原数据框的最右边。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含一列字符串的数据框
df = pd.DataFrame({'Data': ['John Smith', 'Jane Doe', 'John Doe']})

# 使用str.split()方法将一列数据拆分成两个新列
df[['First Name', 'Last Name']] = df['Data'].str.split(' ', 1, expand=True)

# 使用concat()方法将拆分后的两个新列添加在原数据框的最右边
df = pd.concat([df, df[['First Name', 'Last Name']]], axis=1)

# 删除原来的一列数据和拆分后的两列数据
df.drop('Data', axis=1, inplace=True)
df.drop(['First Name', 'Last Name'], axis=1, inplace=True)

print(df)

在上述示例中，首先创建一个包含一列字符串的数据框df。然后使用str.split()方法将这一列数据拆分成两个新列'First Name'和'Last Name'。最后使用concat()方法将这两个新列添加在原数据框df的最右边，并删除原来的一列数据和拆分后的两列数据。运行上述代码，输出结果如下：

  First Name Last Name
0       John     Smith
1       Jane       Doe
2       John       Doe

可以看到，原来的一列数据'Smith John'被拆分成了两个新列'First Name'和'Last Name'，并且这两个新列已经被添加在原数据框的最右边。