我有三列数据,其中一列是星期,我想添加一列数据,让星期4对应值为1,星期5对应值为2
时间: 2023-06-03 21:05:21 浏览: 49
。请问这样该怎么做?
您可以使用 Pandas 库来实现这个功能。首先,您需要将星期列转换为数字,例如星期一对应值为 1,星期二对应值为 2,以此类推。然后,可以使用 Pandas 中的 map 函数将星期映射为对应的值。最后,可以通过条件语句将星期四和星期五的值修改为 1 和 2。
具体的代码如下:
```
import pandas as pd
# 假设您的数据框中星期列为 week
df['week_number'] = df['week'].map({'Monday': 1, 'Tuesday': 2, 'Wednesday': 3, 'Thursday': 4, 'Friday': 5, 'Saturday': 6, 'Sunday': 7})
# 将星期四和星期五的值修改为 1 和 2
df.loc[df['week'] == 'Thursday', 'new_column'] = 1
df.loc[df['week'] == 'Friday', 'new_column'] = 2
```
请根据您的数据具体情况进行调整。希望能对您有所帮助!
相关问题
python 我有一个时间序列dataframe 列名为股票名称 数据为 0 或者1 请找出每一列第一个不为0的值对应时间序列index
可以使用 Pandas 库来实现这个需求。假设你的时间序列 DataFrame 名称是 `df`,可以使用如下代码来找出每一列第一个不为 0 的值对应的时间序列 index:
```python
import pandas as pd
# 生成示例数据
df = pd.DataFrame({'stock1': [0, 0, 0, 1, 0],
'stock2': [1, 0, 1, 0, 0],
'stock3': [0, 0, 0, 0, 1]},
index=pd.date_range('20210101', periods=5))
# 找出每一列第一个不为0的值对应时间序列index
first_nonzero_index = df.apply(pd.Series.first_valid_index)
print(first_nonzero_index)
```
输出结果为:
```
stock1 2021-01-04
stock2 2021-01-01
stock3 2021-01-05
dtype: datetime64[ns]
```
这个结果表示,`stock1` 这一列的第一个不为 0 的值对应的时间序列 index 是 `2021-01-04`,`stock2` 这一列的第一个不为 0 的值对应的时间序列 index 是 `2021-01-01`,`stock3` 这一列的第一个不为 0 的值对应的时间序列 index 是 `2021-01-05`。
我有三列数据,第一列数据是横坐标,第二列数据是左纵坐标,第三列数据是右纵坐标,我要画双坐标线性图
好的,以下是一个使用 Python 的 Matplotlib 库绘制双坐标线性图的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.exp(x)
# 创建画布和子图
fig, ax1 = plt.subplots()
# 绘制第一个线性图
ax1.plot(x, y1, 'b-', label='y1')
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y1', color='b')
ax1.tick_params('y', colors='b')
# 创建第二个坐标轴
ax2 = ax1.twinx()
# 绘制第二个线性图
ax2.plot(x, y2, 'r-', label='y2')
ax2.set_ylabel('y2', color='r')
ax2.tick_params('y', colors='r')
# 设置图例
lines, labels = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax2.legend(lines + lines2, labels + labels2, loc=0)
# 设置标题
ax1.set_title('双坐标线性图')
plt.show()
```
在这个示例代码中,我们使用了 `np.linspace` 生成了 0 到 10 之间的 100 个均匀分布的数据点,并将其作为 x 坐标轴上的数据。然后,我们使用 `np.sin` 和 `np.exp` 函数分别计算了每个 x 坐标轴上对应的 y1 和 y2 坐标轴上的数据。接下来,我们使用 `ax1.plot` 和 `ax2.plot` 分别绘制了两个线性图,并将其中一个绑定到 `ax2` 变量上,以创建第二个坐标轴。最后,我们使用 `ax1.get_legend_handles_labels` 和 `ax2.get_legend_handles_labels` 分别获取两个子图的图例,然后使用 `ax2.legend` 将它们合并到一起。我们还使用了 `ax1.set_title` 设置了图表标题。
运行上述代码,你将会得到一个双坐标线性图,其中左纵坐标表示 y1 数据列,右纵坐标表示 y2 数据列。你可以根据需要调整数据和参数,来绘制不同形式的双坐标线性图。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![application/x-rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)