用代码直接找出数据中所有类别型数据并重新建立一个dataframe，用代码表示

时间: 2024-05-06 12:19:42 浏览: 35

pandas对dataFrame中某一个列的数据进行处理的方法

5星 · 资源好评率100%

在Python的Pandas库中，DataFrame是用于存储二维表格型数据的数据结构，它提供了丰富的功能来处理和分析数据。在实际的数据操作中，我们经常需要对DataFrame中的某一列数据进行处理，例如清洗、转换、计算等。本篇将详细介绍如何使用Pandas对DataFrame中的某一个列进行处理。 1. **新增或修改列的值** 要向DataFrame添加新列，或者修改现有列的值，可以直接赋值给相应的列名。假设我们有一个DataFrame `df`，我们可以这样做： ```python df["新列名"] = 值 ``` 这里的`值`可以是标量（如整数、字符串），在这种情况下，DataFrame的新列所有值都会被设置为这个标量。也可以是一个与原DataFrame长度相同的序列（列表、数组等），这样每一行就会被赋予序列中的相应元素。 2. **使用apply函数处理列** 如果需要对某一列进行复杂的数据处理，例如应用自定义函数，可以使用`apply`函数。`apply`函数会将指定的函数应用于DataFrame的每一行或每一列，这取决于`axis`参数的值。 ```python df["列名"] = df.apply(lambda x: 方法名(x, 入参2), axis=1) ``` - `方法名`: 这是你自定义的函数名，它可以接收并处理每一行数据。 - `x`: `apply`函数将DataFrame的一行数据作为参数传递给lambda表达式，你可以通过`x.列名`来访问这一行的某个列的值。 - `入参2`: 如果你的方法需要其他参数，可以在这里传入。 - `axis=1`: 表示按照行（每一行数据）进行处理。以下是一个示例，根据列`title`是否包含特定词，来给新列`IntegrationTest`赋值1或0： ```python bugInfo['IntegrationTest'] = bugInfo.apply(lambda x: self.bug_rule(x, "IntegrationTest"), axis=1) def bug_rule(self, frame, type): # 根据类型和title内容判断并返回结果 if type == "SmokeTest": # 冒烟测试条件 if re.search("^\[冒烟\]|\[冒烟测试\]|【冒烟】|【冒烟测试】", frame["title"]): return "1" elif type == "InterfaceTest": # 接口测试条件 if re.search("^\[接口\]|\[接口测试\]|【接口】|【接口测试】", frame["title"]): return "1" elif type == "IntegrationTest": # 集成测试条件 if self.IntegrationTime != "" and self.IntegrationTime == frame["created_time"]: return "1" return "0" ``` 在这个例子中，`bug_rule`函数接收每一行数据的DataFrame子集`frame`以及类型`type`，然后根据`title`列的内容判断是否满足特定条件，返回1或0。`apply`函数按行遍历DataFrame，对每一行调用`bug_rule`函数，将结果存入新列`IntegrationTest`。总结起来，Pandas提供了强大的工具来处理DataFrame中的列数据，无论是简单的赋值还是复杂的逻辑判断和转换，都能通过灵活的API轻松实现。了解并熟练掌握这些方法，将极大地提升你在数据分析过程中的效率和准确性。在实际工作中，可以根据具体需求选择合适的方法对数据进行预处理，为后续的数据分析和建模打下坚实的基础。

假设原始数据的dataframe为df，以下代码可以找出所有类别型数据并重新建立一个dataframe： ```python import pandas as pd # 找出所有类别型数据的列名 cat_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'object'] # 重新建立一个dataframe，只包含类别型数据 df_cat = df[cat_cols] # 输出类别型数据的dataframe print(df_cat) ```

阅读全文

用代码直接找出数据中所有类别型数据并重新建立一个dataframe，用代码表示

相关推荐

python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例

Python实现从SQL型数据库读写dataframe型数据的方法【基于pandas】

找出一份数据中所有类别型数据，重新建立一个dataframe，用代码表示

将 dataframe数据中的每一组分配到一个新的dataframe数据中，用Python代码实现

用python从文件夹下读取多个文件数据转换为dataframe筛选出数据并保存数据的代码

将一个datafame中的数据计算并将结果赋值给另一个dataframe的代码

python 一个DataFrame中有多个类别，根据类别分组统计每行数据的累计行数，写python代码

利用pd.DataFrame()创建一个3行5列的表格型数据代码

用python写一段代码，将通达信t板块指数中的数据还原为dataframe并打印输出结果

用python写一段代码，将通达信tdxzs.cfg中的数据还原为dataframe并打印输出结果

dataframe删除所有小于0的元素，并组成一个新的dataframe，请给出python代码

写一段Python代码：给出一个两列的dataframe，取中间那一行的数据

用python 写出大批量筛选时间并且存放到另外一个Dataframe中代码

我有一个dataframe数据集 ，想去掉其中几列的代码是

用python写一段代码，将通达信tdxzs.cfg中的数据还原为dataframe

dataframe过滤掉所有小于0的元素,并组成一个新的dataframe,请给出python代码

python 一个DataFrame中有多个类别，根据类别分组统计每组数据中每行数据对应的累计行数明细，写python代码

用Python代码找到dataframe数据中没有数据的索引

用python写一段代码，解析、还原通达信block_zs.dat中的数据为dataframe

最新推荐

使用Python向DataFrame中指定位置添加一列或多列的方法

python中dataframe将一列中的数值拆分成多个列

Windows平台下的Fastboot工具使用指南

管理建模和仿真的文件

DLMS规约深度剖析：从基础到电力通信标准的全面掌握

修改代码，使其正确运行

Python机器学习基础入门与项目实践

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案

python编写一个程序，使得根据输入的起点和终点坐标值计算出坐标方位角

我有一个dataframe数据集，想去掉其中几列的代码是